Pornography Use, Offense-Supportive Cognitions, Atypical Sexual Interests, and Sexual Offending against Children
Notice bibliographique
Résumé
The effects of pornography are hotly debated in the scientific literature, especially its potentially negative influence on sexual offending. While studies do not support direct effects of pornography use on sexual offending, pornography is hypothesized to have a catalytic effect among men who are predisposed to sexually offend due to the presence of other risk factors. Using a sample of 241 men varying in sexual offending history, this study examined the associations of different types of pornography consumption, offense-supportive cognitions, and atypical sexual interests on sexual offending against boys or girls. Bivariate analyses support the idea that people seek pornography that matches their sexual interests. Multivariate analyses revealed that the only type of pornography associated with contact sexual offending against boys or girls was child pornography, as it had incremental validity predicting number of victims beyond offense-supportive cognitions and atypical sexual interests. Moderation analyses suggested that, as hypothesized, child pornography consumption amplifies the effect of sexual interests for boys on sexual offending against boy victims. However, that moderation effect was not found for sexual offending against girls. Clinical and research implications are discussed, focusing on the importance of including measures of pornography consumption within forensic assessment and management protocols.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».