MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3169936790 · doi:10.1177/00938548211023541

Criminal Expertise and Sexual Violence: Comparing the Crime-Commission Process Involved in Sexual Burglary and Sexual Robbery

2021· article· en· W3169936790 sur OpenAlexafffund
Kylie S. Reale, Éric Beauregard, Julien Chopin

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCommissionCriminologyPsychologySexual violenceSocial psychologyComputer securityPolitical scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Criminal expertise relates to the notion that some individuals may develop domain-specific offending skills that differentiate them from those with less skills or experience (i.e., novices). In the expertise literature, burglary has emerged as a distinct type of “expert” offense, therefore the current study sought to determine whether criminal expertise is more evident in the crime-commission process of sexual burglary compared to sexual robbery. We used binary logistic regression to compare the pre-crime, crime, and post-crime behaviors of 870 cases of hybrid sexual assault that occurred during the commission of either a burglary ( N = 319) (or) robbery ( N = 479), both of which involved personal theft from a stranger victim. Findings suggest that the crime commission process of sexual burglary involves a more sophisticated modus operandi and greater expertise in detection avoidance (e.g., strategies to protect their identity and destroying and removing evidence) compared to sexual robbery.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCriminal Justice and BehaviorMême sujetCrime, Deviance, and Social ControlTravaux en français237 207