The sexual recidivism drop in Canada: A meta‐analysis of sex offender recidivism rates over an 80‐year period
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research summary In the past, the Canadian government followed in the footsteps of its American counterpart by enacting “sex offender laws.” Since the 1990s, however, the Canadian criminal justice system has taken a different approach to the issue of sex offender recidivism (SOR), focusing on treatment, rehabilitation, and community risk management. This evidence‐based approach has been criticized for not doing enough to prevent convicted offenders from sexually reoffending. This criticism has not been addressed empirically, leaving open the question of whether this Canadian policy shift is associated with changes in the rate of sexual recidivism. The present study uses a meta‐analytic framework to look at 185 Canadian‐based studies involving over 50,000 offenders, making it possible to combine 226 sexual recidivism rates. After controlling for factors such as follow‐up length and the independence of samples, weighted pooled recidivism rates have declined since the 1970s by more than 60%. This trend may have gone unnoticed because it is not related to the year of publication but to the period in which the data were collected. Policy implications The findings have significant implications for criminal justice practices including the importance of using risk assessment tools that are regularly calibrated to reflect the evolution of sexual recidivism rates over time. Although the current study cannot provide firm conclusions about the factors responsible for this gradual drop, several hypotheses are discussed. Knowledge‐based criminal justice practices, better training for professionals, and improvements in treatment programs may have had a subtle and cumulative impact on sexual recidivism rates. The importance of examining period effects on SOR using a comparative and international perspective is 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 | 0,026 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».