When failure is the option: Unravelling sexual assault outcomes
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the concept of “criminal failure” in sexual crimes and the relevance of various theoretical frameworks for its understanding: individual offender's rational choice, environmental influences and routine activities, victimological characteristics from lifestyle theory, and crime interaction factors. We examined a sample of 1121 “failed” cases (i.e., attempted but not completed) and 1500 “successful” cases (i.e., completed) of sexual assault that occurred in France between 1990 and 2018. We used 32 predictors that mapped on the four theoretical frameworks and conducted bivariate followed by multivariate analyses. Multiple theoretical frameworks are relevant to understand criminal failure, which is a product of perpetrator, environmental, victimological, and interactional factors. Two distinct patterns are specifically associated with failure: lack of preparation and lack of social skills. In addition, failure was best understood not as a unitary concept, but as multifactorial by distinguishing between different types of failure, specifically: offender intentionally released the victim before completion, victim escaped or third party rescue. Finally, patterns of failure were different in sexual crimes against children compared to those against adults. Criminology should pay closer attention to failure in crime. This understudied area can yield important theoretical knowledge and practical implications regarding the prevention of sexual crimes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».