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Enregistrement W2904777441 · doi:10.1177/0306624x18817445

The Sexual Murderer Is a Distinct Type of Offender

2018· review· en· W2904777441 sur OpenAlexaff
Julien Chopin, Éric Beauregard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésHomicidePsychologyCriminologyOffender profilingPoison controlInjury preventionHuman factors and ergonomicsSexual assaultMedical emergencyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study investigates the question of the specificity of sexual homicide offenders by comparing three types of crimes: sexual homicide, nonsexual homicide, and violent sexual assault. The comparison is based on victim, offender and modus operandi characteristics throughout 102 variables. The sample has been taken from a French national police database including 1,736 cases. Among these cases, there are 463 nonsexual homicides, 173 sexual homicides and 1,100 violent sexual assaults. Bivariate and multivariate analyses are performed to highlight the differences. Major differences are observed between, on one hand, sexual homicides and, on the other hand, nonsexual homicides and violent sexual assaults. These differences focus mainly on the offender and modus operandi characteristics. By analyzing specifically the type of observed differences, this research suggests that the sexual murderer and his crime should be analyzed through the lens of a unique type of crime. Findings present implications in terms of correctional practices, offender treatment, and rehabilitation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,541
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,057 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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