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Enregistrement W2795064150 · doi:10.1177/1079063218762434

A Validation Study of the Child Pornography Offender Risk Tool (CPORT)

2018· article· en· W2795064150 sur OpenAlexafffund
Angela W. Eke, L. Maaike Helmus, Michael C. Seto

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreGovernment of Ontario
Organismes subventionnairesOntario Mental Health Foundation
Mots-clésRecidivismChild pornographyPornographyPsychologySex offensePredictive powerPedophiliaSample (material)Sex offenderPoison controlClinical psychologyInjury preventionDemographySexual abuseMedicineThe InternetMedical emergencyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Child Pornography Offender Risk Tool (CPORT) is a seven-item structured tool to assess the likelihood of future sexual offending over a 5-year fixed follow-up. The current study examined 5-year fixed follow-up data (15% any new sexual offense, 9% any new child pornography offense) for a validation sample of 80 men convicted of child pornography offense(s). Although statistical power was low, results were comparable with the development sample: The CPORT had slightly lower predictive accuracy for sexual recidivism for the overall group (area under the curve [AUC] = .70 vs. .74), but these values were not significantly different. Combining the development and validation samples, the CPORT predicted any sexual recidivism (AUC = .72) and child pornography recidivism specifically (AUC = .74), with similar accuracies. CPORT was also significantly predictive of these outcomes for the child pornography offenders with no known contact offenses. Strengths and weaknesses of incorporating CPORT into applied risk assessments are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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