Risk Assessment and Criminogenic Needs Based on Sexual Assault Typologies
Notice bibliographique
Résumé
Theoretical and empirically-based typologies for criminal behaviour, including sexual assault, are typically based on the premise that those who commit sexual assault have different individual characteristics. Greater knowledge to identify diverse groups of these individuals may help to understand the criminogenic needs that contribute to their offending and how they can be accurately assessed for risk of reoffending. The current study examines the typology proposed by Knight and Prentky (1990). The Massachusetts Treatment Center Rapist Typology, Version 3 (MTC: R3) identifies five general categories of rapists. These categories include opportunistic, pervasively angry, vindictive, sexual, and sadistic types. Using a sample of 300 individuals who have been investigated for sexual assault, the current study will categorize these individuals into one of these typologies. This research will identify potentially unique criminogenic needs and the predictive validity of validated risk assessment tools for each subtype. It is predicted that these subtypes will present with different criminogenic needs and validated risk tools that assess for recidivism risk will have better accuracy depending on typology. The practical implications of this study will allow criminal justice professionals, such as police, to better assess risk and address the criminogenic needs of individuals who have committed sexual offences based on typology. Department: Psychology Faculty Mentor: Dr. Sandy Jung
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».