Concordance and Discordance between Paraphilic Interests and Behaviors: A Follow-Up Study
Notice bibliographique
Résumé
Although paraphilic interests represent significant risk factors for recidivism among sexual offenders, little is known about the magnitude of concordance between paraphilic interests and behaviors in the general population. The goal of this follow-up study was to conduct secondary analyses based on a sample of 1040 adults (475 men; 565 women) recruited in the general population. Levels of associations and active concordance (having both interest and experience), passive concordance (having neither interest nor experience), active discordance (having experience without interest) and passive discordance (having interest without experience) between paraphilic interest and corresponding behavior were assessed. Concordance and discordance indexes were also computed, as well as regressions and moderation analyses. As expected, paraphilic interests predicted corresponding behaviors, although the mean active concordance rate was only approximately 50%. Concordance rates varied with gender and the criminal nature (legal vs. illegal) of paraphilia. Paraphilic interests in adults from the general population may not have the same predictive value as that observed in medico-legal contexts. The possible role of other moderators in the concordance between paraphilic interest and behavior in non-clinical populations should be assessed. These findings have implications for sexual abuse prevention programs aiming at individuals in the community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».