The Self-Regulation Model of Sexual Offending: The Relationship Between Offence Pathways and Static and Dynamic Sexual Offence Risk
Notice bibliographique
Résumé
T. Ward and S. M. Hudson (1998) have proposed a self-regulation model of the offence process which is specific to sexual offenders and which attempts to account for the deficiencies in the traditional relapse prevention model as applied to this group of offenders. The self-regulation model is a nine-stage process of offending that addresses both the individual's goals with respect to the offending behavior (approach versus avoidance) and the manner in which the individual attempts to achieve these goals (passive versus active), resulting in four hypothesized pathways that lead to sexual offending. The present study evaluated the validity of this model with a sample of adult male sexual offenders (N = 80) treated within the Correctional Service of Canada. Results demonstrated support for the self-regulation model. Specifically, it was found that the four pathways contained in this model were differentially associated with offender types (e.g., incest offender, rapist, extrafamilial child molester, etc.). In addition, static and dynamic risk factors were found to vary among the four pathways in predicted directions and are consistent with the theoretical model. Finally, static and dynamic risk factors differentially predicted pathway membership, again in the expected directions. Implications of findings and the self-regulation model for the assessment and treatment of sexual offenders are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».