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Enregistrement W3106846014 · doi:10.1080/23727810.2020.1835416

Protective Factors and Sub-Groups of Sexually Offending Adolescents: Implications for Conceptualization and Practice

2020· article· en· W3106846014 sur OpenAlexaff
Corie Schoeneberg, Lee A. Underwood, Mark Newmeyer, Michael D. Gomez

Notice bibliographique

RevueJournal of Child and Adolescent Counseling · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychologyClinical psychologyPopulationJuvenileJuvenile delinquencySex offenseDevelopmental psychologyPoison controlInjury preventionSexual abuseDemographyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescents who sexually offend are highly diverse both in risk and protective factors. This pilot study assesses 38 adjudicated adolescents convicted of a sexual offense residing in a secure care juvenile detention facility in order to determine which protective factors are most significantly correlated with reduced sexual re-offense risk. The study also explores differences across two sub-groups of the population by investigating the distinctions between the roles of specific protective factors among adolescents who have committed only a sexual offense (sex-only sub-group) in comparison to adolescents who have committed a sexual offense in addition to other delinquent behavior (sex-plus sub-group). Analysis was conducted utilizing the Behavioral and Emotional Rating Scale, 2nd Edition, Youth Rating Scale, the Adolescent Attachment Questionnaire, and the Juvenile Sex Offender Assessment Protocol-Revised. The results indicate that sex-only adolescents demonstrate a significantly lower risk sexual recidivism and have greater affective strength compared to sex-plus adolescents. The sex-only sub-group also demonstrate large correlations for reduced sexual recidivism risk in relationship with the protective factors of School Functioning, Affective Strength, Interpersonal Strength, and Career Strength.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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