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Enregistrement W2978165981 · doi:10.1111/1556-4029.14208

The Unusual Victim: Understanding the Specific Crime Processes and Motivations for Elderly Sexual Homicide

2019· article· en· W2978165981 sur OpenAlexaffabout
Julien Chopin, Éric Beauregard

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésHomicideTypologyCommissionPoison controlPsychologyCriminologyInjury preventionSuicide preventionOccupational safety and healthMedicineMedical emergencyPolitical scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual homicides involving elderly victims are rare and unusual crimes, and research specifically focusing on these homicides is almost inexistent. The current study investigates the crime commission process as well as the motivations underlying elderly sexual homicides. The sample comes from the Sexual Homicide International Database (SHIelD) including sexual homicide cases from Canada and France. A total of 56 cases involving victims aged 65 years or more were compared with 513 cases involving victims aged between 16 and 45 years old. Bivariate analyses and two-step cluster analysis are performed. Findings show major differences in the crime commission process of the two groups of offenders. We also identified a four-cluster typology of elderly sexual homicide offenders based on their motivations (sexual, robber, sadistic, experimental). Although sexual homicides involving elderly victims are rare, these crimes are different, presenting specificities and should be studied as a group on its own.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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