The Neurobiological Origins of Pedophilia: Not That Simple
Notice bibliographique
Résumé
We have read with utmost interest the invited commentary recently published in the Journal of Sexual Medicine entitled “Toward a Neurodevelopmental Understanding of Pedophilia.”1 The search for the cause of pedophilia is important, both for prevention and treatment purposes. However, from our clinical and research experience, Dr. Fazio’s conclusion that “we are slowly moving toward a neurodevelopmental and potentially epigenetic explanation of pedophilic sexual preference” appears premature and only in part supported by the literature she cited. The purpose of our comment is to provide readers of the Journal of Sexual Medicine not specialized in assessment and/or treatment of pedophilia with further information to offer a diverging perspective. We appreciated Dr. Fazio pointing out the major problem in most research on neurobiological correlates of pedophilia conducted thus far, citing one of our publications: “Investigators […] have since concluded that most of these differences were associated with the propensity to commit offenses rather than to pedophilia itself” (p. 2).2 This important distinction needs to be kept in mind when interpreting any study on pedophilia. Unfortunately, in examining the neuroimaging evidence brought forward by Dr. Fazio for her conclusions, one finds that exactly this differentiation is lacking or ignored in the studies cited.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,018 |
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 ».