Mesures des préférences sexuelles envers les enfants : intégration des stimuli auditifs et virtuels
Notice bibliographique
Résumé
La présence d’intérêts sexuels envers des enfants est l’un des facteurs principaux lors du diagnostic de trouble pédophilique et de la prédiction du risque de la récidive sexuelle. Néanmoins, l’évaluation objective de cet intérêt subjectif demeure difficile et nécessite l’utilisation de différents outils dont le plus rigoureux est la pléthysmographie pénienne (PPG). Cet outil, qui mesure les réponses érectiles des participants, permet l’évaluation de plusieurs types d’intérêts sexuels (déviants ou non). Pour ce faire, la PPG dépend des stimuli utilisés (p. ex., visuels ou auditifs), ce qui constitue à la fois une force et une faiblesse, car certains des stimuli actuellement disponibles génèrent régulièrement des résultats invalides. De plus, des normes éthiques plus rigoureuses encadrant l’utilisation d’images réelles d’enfants limitent l’usage de certains stimuli. Par ce projet doctoral, dans le cadre de deux études, nous visons à diminuer le nombre élevé de profils invalides en attaquant la problématique sur deux fronts. Dans la première étude, des stimuli auditifs standards largement utilisés en PPG seront agencés à des images de personnages générés par ordinateur dans le but de créer une modalité audiovisuelle capable de produire de plus grandes amplitudes péniennes que les stimuli auditifs ou visuels présentés seuls. L’objectif est de réduire le nombre de profils invalides et permettre une discrimination efficace des intérêts sexuels. Pour évaluer leur efficacité, les réponses érectiles de deux groupes d’adultes (c.-à-d. un groupe d'agresseurs sexuels d’enfants et un groupe de comparaison) ont été mesurées et comparées durant la présentation de trois blocs de stimuli (auditifs, visuels et audiovisuels). Dans la deuxième étude, ces nouveaux stimuli visuels et audiovisuels seront utilisés lors de l’enregistrement des données pupillométriques et pléthysmographiques (PPG) dans le but d’obtenir une seconde mesure objective capable de discriminer la présence d’intérêts sexuels. Pour ce faire, les résultats pupillométriques des participants ont été enregistrés et comparés à leurs résultats pléthysmographiques. Les résultats de la première étude soutiennent l’utilisation des stimuli audiovisuels en faisant usage de personnages générés par ordinateur pour produire de plus fortes réponses péniennes et ainsi augmenter le nombre de profils valides obtenus lors de l’évaluation PPG. De plus, les résultats démontrent que les stimuli audiovisuels sont équivalents aux stimuli auditifs pour classer les participants dans leurs groupes respectifs. Les résultats de la seconde étude démontrent les impacts positifs de l’utilisation de la pupillométrie en complémentarité aux résultats de la PPG. Il est alors prouvé qu’ensemble ces deux mesures sont capables de catégoriser efficacement les participants des deux groupes tout en montrant que les stimuli audiovisuels utilisés sont une alternative éthique et bénéfique aux stimuli visuels conventionnels (photographies d’enfants). Ces deux études renforcent l’importance de l’utilisation de nouvelles technologies dans le but d’améliorer les outils déjà à notre disposition, et ce, dans le respect de normes éthiques rigoureuses.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».