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Enregistrement W3044371681 · doi:10.5964/sotrap.3713

Recidivism risk and criminogenic needs of individuals who perpetrated intimate partner sexual violence offenses

2020· article· en· W3044371681 sur OpenAlexaff
Brandon Sparks, Farron Wielinga, Sandy Jung, Mark E. Olver

Notice bibliographique

RevueSexual Offending Theory Research and Prevention · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismDomestic violencePsychologyIntervention (counseling)AggressionHomicideClinical psychologyMental healthIntimate partnerPsychiatrySex offensePoison controlHuman factors and ergonomicsSexual abuseMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the common occurrence of sexual violence in intimate partner violence (IPV) and its association with increased risk of intimate partner homicide, intimate partner sexual violence (IPSV) is often overlooked in the literature. As a result, little is known about risk factors that may be unique to IPSV perpetrators. The present study utilizes a police-reported sample to compare the risk/need profiles of 36 IPSV and 36 IPV perpetrators by creating theoretically meaningful risk composites as proxies for a number of the central eight risk/need areas posited by Andrews and Bonta (2010, https://doi.org/10.1037/a0018362). Results indicate that the risk/need profiles of the IPSV group are more severe than the IPV group, with higher scores in measures of substance abuse, relationship instability, sexual aggression, and mental health concerns. Potential implications for IPSV assessment and intervention at the level of policing and correctional programming are discussed, including the need for higher intensity treatments and the treatment of non-criminogenic needs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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