Improving the Effectiveness of the National DNA Data Bank: A Consideration of the Criminal Antecedents of Predatory Sexual Offenders
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the effectiveness of the DNA Identification Act by examining whether 106 predatory sexual murderers and 85 predatory sexual assaulters had earlier convictions for offences that require offenders to provide a DNA profile to the National DNA Data Bank (NDDB). Offenders' criminal records were checked for convictions of primary and secondary designated offences, as stipulated by the act, and of non-designated offences that occurred prior to the murder or assault. A majority of the murderers (68%) and assaulters (59%) had no primary designated offence convictions; 50% of the murderers and 37% of the assaulters had no secondary designated offence convictions; and 39% of the murderers and 28% of the assaulters had no prior convictions for any designated offence. Overall, the largest number of prior convictions was for non-designated offences and the smallest for primary designated offences. Previous convictions for theft (non-designated) and breaking and entering (secondary) were most prevalent among the murderers and assaulters. Results suggest that the effectiveness of the NDDB for the identification of sexual predators may be improved by requiring mandatory provision of DNA samples following convictions for some non-designated and secondary designated offences.
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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 | 0,148 | 0,321 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».