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Enregistrement W2796039028 · doi:10.20381/ruor-4788

Online Child Pornography Offenders and Risk Assessment: How Online Offenders Compare to Contact Offenders Using Common Risk Assessment Variables

2011· dissertation· en· W2796039028 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew McWhaw

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChild pornographyRisk assessmentPornographyPsychologyRecidivismSex offenderClinical psychologyThe InternetComputer securityComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to compare online child pornography offenders and contact offenders along the predictive items of the Static-2002 actuarial risk assessment tool, as well as, several other items and scales predictive of recidivism. In addition, the study wished to determine if the Static-2002 was a well-equipped to assess online offenders. 120 subjects were assessed in this study, 53 online child pornography offenders, 53 child molesters, and 7 offenders who committed both a contact and online offense. The research identified a number of similarities between the two groups of offenders, including a finding that the two groups did not significantly differ in age. The most pronounced differences were found on the several measures of criminality used in the study where contact offenders scored significantly higher. The Static-2002 was found to not be well suited for use with online offenders as the tool had difficulty assessing their sexual deviancy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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