Protective Factors Related to Desistance in Sexual Offending: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Although most offenders who have committed a sex crime will not reoffend, an excessive amount of attention has been paid to the process that leads a minority to commit a new offense. What are the protective factors that contribute to the absence of recidivism among most of these sex offenders? This scoping review provides an overview of the current state of the literature on desistance among sex offenders as well as a list of the empirically tested protective factors that contribute to it. Peer-reviewed articles and grey literature were retrieved through database searches and reference harvesting following the elaboration of an internal grid composed of approximately 20 keywords and specific inclusion criteria. Articles were included if the majority of each study’s sample had committed a sex offense, factors explaining desistance from sexual offending were explicitly addressed, and all participants in the various studies were still considered desistors at the time of our search. From a database of 6,556 articles published between 1985 and 2022, 26 studies were retained, and more than 150 different protective factors were identified and grouped into 32 distinct subcategories. Our analysis revealed that the selected studies conceptualize desistance differently and that this choice not only affects the protective factors identified but could also influence ideas about how to intervene with sex offenders.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».