Sex Offender Recidivism: Some Lessons Learned From Over 70 Years of Research
Notice bibliographique
Résumé
Sex offender recidivism (SOR) has been the subject of research for over 70 years. Myths, misconceptions, and erroneous conclusions about SOR, however, remain widespread, impeding the development of evidence-based policies aimed at preventing sexual offenses. To address the rich but uneven literature, a comprehensive review was conducted making it possible to provide a contextualized overview of scientific knowledge against the backdrop of methodological issues, challenges, and shortcomings. Over the years, researchers have been asked to provide a simple answer to a seemingly simple question: what are the recidivism rates for sexual offending? In response, the field has produced a wide range of findings making it difficult to draw firm conclusions, leaving room for interpretation and personal biases. The variations in recidivism rates are attributable to offender and methodological characteristics, both of which are embedded in a particular sociolegal context. As a result, the base rate of SOR is more effectively considered in terms of a series of questions that should include the type of recidivism, with whom, over what period, and in what context. Issues and debates that have marked the field and fueled its growth are highlighted. Research innovations and important areas of research are also discussed.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».