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Enregistrement W3155052741 · doi:10.1002/bsl.2512

Wanting sex and willing to kill: Examining demographic and cognitive characteristics of violent “involuntary celibates”

2021· article· en· W3155052741 sur OpenAlexaff
David Williams, Michael Arntfield, Kaleigh Schaal, Jolene Vincent

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences & the Law · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrandiosityHomicidePsychologyEntitlement (fair division)CognitionSocial psychologyPerceptionNarrativePoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsCriminologyMedicineNarcissismPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past several years, an online community of self-described "incels," referring to involuntary celibates, has emerged and gained increased public attention. Central to the guiding incel ideology and master narrative are violent misogynistic beliefs and an attitude of entitlement, based on male gender and social positioning, with respect to obtaining desired and often illusory sexual experiences. While violence and hate speech within the incel community are both common, there exists a notable subset of incels who have been willing to act on those violent beliefs through the commission of acts of multiple murder. This study explores the demographic, cognitive, and other characteristics of seven self-identified incels who have attempted and/or successfully completed homicide. The findings suggest that although self-perceptions tend to reflect either grandiosity or self-deprecation, homicidal incels share similar demographic characteristics and dense common clusters of neutralization techniques, cognitive distortions, and criminal thinking errors.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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