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Enregistrement W4318932487 · doi:10.1177/10790632221149696

The Predictive Validity of the Revised Screening Scale for Pedophilic Interests (SSPI-2)

2023· article· en· W4318932487 sur OpenAlexafffund
Martina Faitakis, Skye Stephens, Michael C. Seto

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreSaint Mary's UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesResearch Nova Scotia
Mots-clésRecidivismPsychologyPredictive validityPedophiliaSexual abuseClinical psychologyPoison controlDevelopmental psychologyDemographyInjury preventionMedicineMedical emergencySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Revised Screening Scale for Pedophilic Interests (SSPI-2) is a five-item measure that assesses for pedohebephilia (sexual attraction to prepubescent and pubescent children) based on child victim characteristics. We aimed to replicate findings by Seto, Sandler et al. (2017) by examining the predictive validity of the SSPI-2 in an independent sample of 626 men referred for a sexological assessment because of sexual offending against children. SSPI-2 scores were associated with an increased likelihood of sexual recidivism but were not significantly associated with non-sexually violent or non-violent recidivism. When they were entered together, the SSPI-2 did not contribute additional variance to the Static-99R in the prediction of sexual recidivism. Results are consistent with the findings of Seto, Sandler et al. (2017) and suggest that higher scores on the SSPI-2 may be indicative of an increased risk for sexual recidivism in individuals who have sexually offended against children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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