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Enregistrement W2973649958 · doi:10.1177/1079063219877173

To Reoffend or Not to Reoffend? An Investigation of Recidivism Among Individuals With Sexual Offense Histories and Psychopathy

2019· article· en· W2973649958 sur OpenAlexaff
Pauline Leung, Jan Looman, Jeffrey Abracen

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensMinistry of Community Safety and Correctional ServicesKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychopathyPsychologyPsychopathy ChecklistPopulationSex offenderLogistic regressionClinical psychologyJuvenile delinquencyDevelopmental psychologyAntisocial personality disorderPoison controlDemographyPersonalityInjury preventionSocial psychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although psychopathy is a well-established risk factor for recidivism among those who have committed sexual offenses, there are nonetheless some individuals with sexual offense histories who are high in psychopathy but do not recidivate. This population-nonrecidivating psychopathic sex offenders (NRP-SOs)-was the focus of the current investigation. Data from 111 individuals with sexual offense histories who received a Hare Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R) rating of at least 25 (suggesting the presence of psychopathy) were analyzed. With recidivism operationalized as the accrual of any new serious-that is, violent or sexual-charges, 39 recidivated (RP-SOs), whereas 72 did not (NRP-SOs). A logistic regression was conducted to assess whether NRP-SOs could be differentiated from RP-SOs. Being older at the time of release, a lesser criminal history, and being married predicted nonrecidivism. PCL-R factor scores and sexual deviance were not predictive. These findings highlight the heterogeneity that exists, even among those high in psychopathy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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