High-psychopathy men with a history of sexual offending have protective factors too: But are these risk relevant and can they change in treatment?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Psychopathy is a serious personality disorder reputed for resistance to correctional and forensic mental health treatment and synonymous with being high risk for different recidivism outcomes; it is not readily associated with an abundance of positive qualities or protective factors. Research has yet to examine the presence of protective factors as a function of psychopathy in correctional samples and the risk-relevance of protective factors for high-psychopathy men. METHOD: , 2011, 10, 171) were rated from institutional files and recidivism data were obtained from official criminal records. RESULTS: PCL-R scores were inversely related to SAPROF scores; however, even men scoring high on the PCL-R made significant pre-post changes on protective factors. PCL-R and SAPROF scores predicted sexual, violent, and general recidivism; treatment-related changes in protective factors, controlling for PCL-R score, were significantly associated with decreased violent recidivism. CONCLUSIONS: Protective factors can and do change with purposive change agents (e.g., correctional treatment), even among individuals with substantial psychopathic traits. The role and risk relevance of protective factors in sexual violence risk assessment and management with high psychopathy clientele are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».