Motivational Influences and Trajectories to Violence in the Context of Major Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
Developmental trajectories regarding the age onset of violence and offending have not routinely considered the role of major mental illness (MMI). In parallel, despite several studies investigating the relationship between MMI, violence and offending, fewer have identified motivational processes that may link illness to these outcomes in a more direct and proximal manner. This study investigates whether subtypes of forensic psychiatric patients deemed Not Criminally Responsible on account of Mental Disorder ( N = 91) can be identified based on the age onset of mental illness and offending behavior, and whether information on motivational influences for offending—elicited both from the patient directly and detailed collateral information—contributes to the clinical utility of this typology. Results indicated that most patients reported engaging in violence (51%) or antisocial behaviors (72%) prior to the onset of MMI, but that the index offense(s) resulting in forensic admission were predominantly psychotically motivated. In contrast to patients for whom the onset of MMI occurred prior to offending, patients exhibiting premorbid violence had higher levels of risk and criminogenic need; they were more likely to be diagnosed with personality and substance use disorders, and to have conventional (i.e., non-illness-related) motivations ascribed to their index offense. Findings are consistent with the existing literature regarding subgroups of mentally disordered offenders, but provide new information regarding proximal risk factors for violence through better identification of motivational processes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».