A Behavior Sequence Analysis of Victims’ Accounts of Stalking Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Stalking is a complex issue involving multiple behaviors and interactions between the stalker and their target. Research has typically involved grouping risk behaviors related to stalking; however, the research question in the current research was to what extent a temporal method would allow investigators to map the dynamics of stalking. Behavior Sequence Analysis is a form of systems analysis that examines sequences of events over time, providing statistically significant results from complex real-world data. The Behavior Sequence Analysis method was applied to 39 participants' detailed accounts of stalking written in online forums. The study provides illustration of the antecedents of stalking and how it may initiate and develop through to end of contact. Both stalker behavior and decisions made by victim were included in the models. The results show multiple patterns of stalkers' behaviors; however, the results also clearly show that victims need not perform many behaviors for stalkers to continue with their actions. A main finding was how many behavior transitions occurred before victims felt a significant problem. A large number of participants indicated that they (repeatedly) reported their case of stalking to police and authorities; however, they were mostly dismissed or felt that police did not stop the stalker's actions. A major implication of the current research is providing a novel method to produce a framework that may be used to operationalize definitions of stalking based on coherent frameworks of stalkers' behaviors over time.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».