Interactions Between Offender and Crime Characteristics Leading to a Lethal Outcome in Cases of Sexually-Motivated Abductions
Notice bibliographique
Résumé
Despite the widespread public concern regarding abduction, research on this type of crime is scarce. This lack of research is even more pronounced when looking at cases that end with the death of the victim. In fact, all of the research looking at lethal outcomes in cases of abductions has focused exclusively on child victims and has failed to consider the interactions at the multivariate level between the factors related to the death of the victim. Therefore, the aim of the study is to identify offender and crime characteristics - as well as their interactions - associated with a lethal outcome in sexually-motivated abductions using a combination of logistic regression and neural network analyses on a sample of 281 cases (81 cases ending with a lethal outcome, random sample of 200 comparison cases). Findings show that sexually-motivated abductions ending with a lethal outcome are more likely to be characterized by an offender who is a loner, forensically aware, and who who uses a weapon and restraints, and who sexually penetrates and beats a known victim. The neural network analysis show that three different pathways lead to a lethal outcome in sexually-motivated abductions. Such findings are important for correctional practices.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».