Risk Factors for Sexual Offenses Committed by Men With or Without a Low IQ: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Although risk factors associated with offending and recidivism are relatively well-established for mainstream sexual offenses, much less is known about men with a low IQ who have sexually offended (MIQSO), let alone those with forensic involvement. In this exploratory study, 137 convicted for the commission of at least one sexual offense and found not criminally responsible because a mental disorder were recruited in a maximum-security hospital. They were all assessed with the SORAG (static risk factors) and the RSVP (dynamic risk factors). Compared with MIQSO (N = 76), men with an average or higher IQ who have sexually offended (MSO, N = 61) obtained significantly higher scores on static factors related with general delinquency (histories of alcohol abuse, non-violent criminality, violent criminality, and sexual offense) and dynamic factors related with sexual delinquency, paraphilia, and recidivism (chronicity, psychological coercion, escalation, sexual deviance, and substance abuse). In contrast, MIQSO obtained significantly higher scores on major mental illness, problems with planning and problems with self-awareness. Logistic regressions revealed that both the SORAG and RSVP were useful to predict group membership. It is concluded that risk factors related with general and sexual delinquency better describe offenses committed by MSO, whereas risk factors related with mental disorder, lack of insight and contextual impulsivity better describe offenses committed by MIQSO.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».