Adverse childhood experience trajectories and individual high risk-behaviors of sexual offenders: A developmental victimology perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Developmental victimology theory suggests that developmental features of risk and impact stemming from various types of victimization depend on the age of the child or adolescent. OBJECTIVE: A next step is studying the developmental victimization trajectories of individuals involved in sexual crimes by focusing on traumatic events occurring during childhood and adolescence respectively. Building on the developmental victimology perspective, the study's specific aims encompass two key objectives: 1) exploring the diverse trajectories of Adverse Childhood Experiences (ACEs) within a sample of individuals involved in sexual crimes, and 2) assessing whether these ACEs trajectories influence the emergence of distinct high-risk behaviors. PARTICIPANTS AND SETTING: 252 individuals convicted of sexual crimes were selected from a federal penitentiary in Quebec, Canada. METHODS: Semi-structured interviews with a computerized questionnaire produced data on numerous aspects of the participant's life history, criminal career, and victimization experiences that were analyzed via latent class modeling. RESULTS: Four classes (no ACEs trajectory, poly exposure and victimization trajectory, childhood exposure trajectory, and poly victimization trajectory) were identified. CONCLUSIONS: Consistent with hypotheses, developmental ACEs trajectories are heterogeneous and associated with the criminal careers, adolescent problematic behaviors, substance use disorders, and violence history among individuals involved in sexual offending.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».