An Examination of the Home-Intruder Sex Offender
Notice bibliographique
Résumé
One particular crime location in sexual assaults is the victim's residence. Similar to sexual burglars, "home-intruder" sex offenders choose to assault the victim in her residence, most likely in their bedroom. The aim of the current study is to analyze modus operandi, temporal factors, and victim characteristics in a sample of 347 stranger sexual assaults committed by 69 serial sex offenders to determine which factors may be more relevant to sexual assaults committed in the victim's residence compared with sexual assaults committed at another type of location. Our hypothesis is that offenders who choose to sexually assault victims in their home constitute a specific type of sex offender, one that resembles the sexual burglar. Results showed that modus operandi (e.g., burglary), temporal factors (e.g., time at crime scene with victim), and victim characteristics (e.g., age, victim-offender relationship) were significant in predicting whether the victim encounter, crime site, and victim release site were located at the victim's residence or not. Moreover, these findings were generally significant across the three crime locations, which can be explained by the high consistency in location during home-intrusion sexual assaults. Situational crime prevention strategies aimed at making a residence less attractive for offenders should help reducing this particular type of sexual assault.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».