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Enregistrement W3125982112 · doi:10.7202/1074190ar

L’influence des comportements paraphiliques sur le mode opératoire des agresseurs commettant des viols

2020· article· fr· W3125982112 sur OpenAlexaffvenue
Julien Chopin, Éric Beauregard, Florent Gatherias, Emma Oliveira-Christiaen

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude s’intéresse à l’influence que peut avoir la présence de comportements paraphiliques sur le processus criminel des violeurs et sur le modus operandi qu’ils utilisent pour mener à bien leur acte. L’objectif de cette recherche est de tester plusieurs dimensions des comportements paraphiliques telles que leur présence ou non, leur nombre, ainsi que leur type. Cette recherche se base sur un échantillon de 3253 cas de viols commis en France, dont 2513 ont été commis par des individus sans comportements paraphiliques tandis que 740 concernent des agresseurs chez lesquels au moins une déviance sexuelle était présente. L’échantillon a été limité aux victimes âgées de plus de 16 ans qui ne connaissaient pas leur agresseur au moment des faits. La méthodologie utilisée suit une approche quantitative avec des analyses bivariées et multivariées. Trois différents modèles de régressions (binomiale, binomiale négative et multinomiale) ont été établis afin de tester les différents aspects entourant la notion de paraphilie. Les résultats indiquent systématiquement des différences entre le mode opératoire utilisé par les agresseurs ayant des troubles paraphiliques et les autres, quelle que soit la dimension testée. Cette étude présente des implications aussi bien théoriques que pratiques, concernant la compréhension du processus de décisions des agresseurs sexuels, de profilage criminel et de l’investigation policière.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,486
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,055 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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