Technological advances in the assessment of impulse control in offenders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Deficits in impulse control have been linked to criminal offending, risk of recidivism, and other maladaptive behaviours relevant to the criminal justice system (e.g. substance use). Impulse control can be conceptualized as encompassing the broad domains of response inhibition and impulsive/risky decision-making. Advancements in technology have led to the development of computerized behavioural measures to assess performance in these domains, such as go/no-go and delay discounting tasks. Despite a relatively large literature examining these tasks in offenders, findings are not universally consistent. This systematic review aims to synthesize the literature using computerized neurocognitive tasks to assess two domains of impulse control in offenders: response inhibition and impulsive/risky decision-making. The review included 28 studies from diverse geographic locations, settings, and offender populations. The results largely support the general conclusion that offenders exhibit deficits in impulse control compared with non-offenders, with studies of response inhibition more consistently reporting differences than studies using impulsive and risky decision-making tasks. Findings are discussed in the context of contemporary neuroimaging research emphasizing dysfunction in prefrontal cortex as a key contributor to impulse control deficits in offenders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».