A Billion Distorted Thoughts: An Exploratory Study of Criminogenic Cognitions Among Men Who Sexually Exploit Children Over the Internet
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that endorsing a higher level of offense-supportive cognitions is associated with contact sexual offending. Such an association assumes the construct of cognitions as unidimensional, thus ignoring the possibility that specific subtypes of cognitions exist and that certain may be criminogenic. To investigate this possibility, this study aimed at examining the associations between criminal behaviors and cognitive themes found in the discourse of men who engage in sexual offenses against children over the Internet. Through the discourse of a sample of 60 men with online child sexual exploitation material and solicitation offenses, a previous study identified eight cognitive themes: Uncontrollability, Nature of harm, Child as sexual being, Child as partner, Dangerous world, Entitlement, Virtual is not real , and Internet is uncontrollable . These themes were not investigated for their criminogenic nature. Thus, in this study, bivariate analyses were used to determine whether these cognitive themes were linked to three indicators of criminal behaviors: the extent of criminal charges, the diversity of offending behaviors, and the nature of contact with victims. Results suggest that, taken as a whole, online sexual offense–supportive cognitions may not be criminogenic. Moreover, only cognitive themes related to antisocial orientation and atypical sexuality were found linked with criminal behaviors, although associations found remain limited. Findings and associated implications are further discussed for research and clinical purposes.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».