Alcohol Consumption among Sexual Offenders in the Context of Analysis of Forensic Psychiatric Assessments.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The association of alcohol use with committing sexual offences is well established. However, there are still gaps in knowledge about the mechanisms which lead to alcohol overuse and related sexual violence occurring under the influence of alcohol among this group of perpetrators. Goal: The goal of this paper is to describe characteristics of perpetrators of sexual offences with regards to their self-declared alcohol use status: “overusing” – declaring overusing alcohol, “not-overusing” – declaring not overusing alcohol, and “abstaining” – declaring abstinence from alcohol. Material and Methods: Material for this study consisted of 180 individual forensic psychiatric reports issued by the experts from the Mental Health Clinic at the 10th Military Clinical Hospital in Bydgoszcz. The reports were reviewed by the study authors. Relevant data from was extracted using the survey tool developed for the purpose of this study: “Survey of Factors Determining Sexual Criminal Behaviour” Results: Statistically significant associations between several studied variables were noted and presented in table format, see tables 1-3 for details. Conclusions: Disinhibiting effect of alcohol on sexual offending is associated with coexisting personality disorders and organic personality disorders. Perpetrators of sexual offences overusing alcohol are characterized by poor levels of social functioning and personal history of being raised in dysfunctional families with alcohol problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».