Are There Early Risk Markers for Pedophilia? A Nationwide Case-Control Study of Child Sexual Exploitation Material Offenders
Notice bibliographique
Résumé
Although prior research suggests associations between parental characteristics and later sexual offending in offspring, possible links between early pregnancy-related factors and sexual offending remain unclear. Early risk markers unique to sexual offending, however, may be more prominent among sexual offenders with atypical sexual interests, such as individuals involved with child sexual exploitation material (CSEM; also referred to as child pornography). We examined the prospective association between parental and pregnancy-related risk markers and a behavioral indicator of pedophilic interest, CSEM offending. All 655 men born in Sweden and convicted of CSEM offending between 1988 to 2009 were matched 1:5 on sex, birth year, and county of birth in Sweden to 3,928 controls without sexual or nonsexual violent convictions. Paternal age (adjusted odds ratio [AOR] = 1.3, 95% confidence interval [CI] [1.1, 1.7]), parental education (AOR = 0.8, 95% CI [0.6, 0.9]), parental violent criminality (AOR = 2.9, 95% CI [2.2, 3.8]), number of older brothers (AOR = 0.8, 95% CI [0.6, 0.9] per brother), and congenital malformations (AOR = 1.7, 95% CI [1.2, 2.4]) all independently predicted CSEM convictions. This large-scale, nationwide study suggests parental risk markers for CSEM offending. We did not, however, find convincing evidence for pregnancy-related risk markers, with the exception of congenital malformations and having fewer older brothers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».