MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388129716 · doi:10.1177/00938548231208194

The CPORT and Risk Matrix 2000 for Men Convicted of Child Sexual Exploitation Material (CSEM) Offenses: A Predictive Accuracy Comparison and Meta-Analysis

2023· article· en· W4388129716 sur OpenAlexaff
L. Maaike Helmus, Angela W. Eke, Linda Farmus, Michael C. Seto

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreYork UniversityGovernment of OntarioSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismRisk assessmentSex offensePoison controlChild pornographyPsychologyInjury preventionDemographyClinical psychologyMedicineSexual abuseMedical emergencyComputer securityComputer scienceThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is demand for valid risk assessment of individuals with child sexual exploitation material (CSEM) offenses. We compared the predictive performance of the Risk Matrix 2000/Sex (RM2000/S) and the Child Pornography Offender Risk Tool (CPORT) among 365 men convicted of CSEM offenses. In fixed 5-year follow-up analyses, the CPORT (area under the curve [AUC] = .73) had significantly higher predictive accuracy than the RM2000/S (AUC = .66) for any sexual recidivism. The predictive difference for CSEM recidivism was not statistically significant. A meta-analysis found the CPORT had large effects in predicting sexual recidivism (AUC = .75) and moderate accuracy for CSEM recidivism (AUCs = .65 and .66), while the RM2000/S had moderate accuracy in predicting any sexual recidivism (AUC = .66; insufficient studies of CSEM recidivism). Results suggest a tool developed specifically for CSEM offending, such as CPORT, may perform better at predicting any sexual recidivism than adapting a general sexual offending risk tool.

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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCriminal Justice and BehaviorMême sujetPsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual OffendingTravaux en français237 207