Assessing the risk of users of child sexual exploitation material committing further offences: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this scoping review were to determine: how practitioners assessed the risk from CSEM users; the tools commonly used; the populations these tools were designed for and the evidence-base for them. Digital databases and websites were examined to identify sources published in English from January 2000 onwards. In total 36 studies were identified conducted in the UK, Canada, the Netherlands, the USA, Australia, New Zealand, and Spain. Few studies examined or evaluated risk assessment practice. Most tools have not been validated with CSEM users, nor females, ethnic minority populations, or individuals with Autism, mental health conditions or disabilities. Although some tools could be used cautiously, with men convicted of both CSEM and contact sexual offences, they should be used only to rank individuals, as normed probabilities are not applicable. These findings pose challenges for professionals; work is urgently needed to develop and appropriately validate tools for this population.Practice impact statement This scoping review provides practitioners internationally, in particular those responsible for the risk assessment or case prioritisation of CSEM users, with an overview of the international, English language, evidence-base for risk assessment tools and processes for CSEM users. It should assist practitioners in the identification of the tools and processes that are most appropriate for their work and provide information that will be useful in reports, e.g. to justify the use of the tool(s) and note the limitations. Since the review highlights the urgent need for the development of and validation of tools, particularly those with dynamic variables, it is also important for practitioners, managers, and researchers responsible for developing tools and processes in this area.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».