Does emotion matter? The role of alexithymia in violent recidivism: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several variables have been evidenced for their association with violent reoffending. Resultant interventions have been suggested, yet the rate of recidivism remains high. Alexithymia, characterised by deficits in emotion processing and verbal expression, might interact with these other risk factors to affect outcomes. AIM: Our goal was to examine the role of alexithymia as a possible moderator of risk factors for violent offender recidivism. Our hypothesis was that, albeit with other risk factors, alexithymia increases the risk of violent reoffending. METHOD: We conducted a systematic literature review, using terms for alexithymia and violent offending and their intersection. RESULTS: (a) No study that directly tests the role of alexithymia in conjunction with other potential risk factors for recidivism and actual violent recidivism was uncovered. (b) Primarily alexithymia researchers and primarily researchers into violence have separately found several clinical features in common between aspects of alexithymia and violence, such as impulsivity (total n = 24 studies). (c) Other researchers have established a relationship between alexithymia and both dynamic and static risk factors for violent recidivism (n = 16 studies). CONCLUSION: Alexithymia may be a possible moderator of risk of violent offence recidivism. Supplementing offenders' rehabilitation efforts with assessments of alexithymia may assist in designing individually tailored interventions to promote desistance among violent offenders.
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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 | 0,006 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».