Executive Dysfunction in Criminal Populations: Comparing Forensic Psychiatric Patients and Correctional Offenders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Robust executive function (EF) deficits have been found in criminal groups and have been implicated as contributors to criminal behavior. A widely cited model of EF is made up of inhibition, shifting, and working memory. The current study compares these three EF components of two different criminal groups to one another and to a normative sample. Methods: EF of 42 forensic psychiatric patients was assessed and compared with 77 correctional offenders. EF was determined using the Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS). Results: Forensic psychiatric patients display poorer performance on EF compared to correctional offenders. Overall, forensic psychiatric patients perform most poorly on measures of shifting. Furthermore, a large proportion of both forensic psychiatric patients (9.5–35.7%) and correctional offenders (5.2–27.3%) display clinically significant deficits in all components of EF compared to what would be expected in the normative population (2.5%). Conclusions/Implications: This study provides evidence of heterogeneity of cognitive deficits among different criminal populations and pervasive EF deficits in forensic and correctional populations compared to a normative sample. Understanding the unique EF profiles of different criminal groups can better inform rehabilitation programs and risk and release decisions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».