What risk assessment tools can be used with men convicted of child sexual exploitation material offenses? Recommendations from a review of current research.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to review research on recidivism risk assessment tools with individuals convicted of child sexual exploitation material (CSEM) offenses and make recommendations for use in forensic, correctional, and legal settings. HYPOTHESES: Multiple tools would be defensible to use with individuals convicted of CSEM offenses. METHOD: We discuss a minimum threshold of predictive accuracy to justify using a risk tool as an improvement on the typical level of accuracy expected from unstructured professional judgment. Beyond this minimum threshold, we offer additional considerations that researchers and practitioners can use in evaluating and selecting risk tools. RESULTS: We identified nine risk assessment tools with predictive accuracy research on individuals convicted of CSEM offenses: Child Pornography Offender Risk Tool (CPORT), Risk Matrix 2000/Sex (RM2000/S), OASys Sexual Reoffending Predictor-Indecent Images (OSP/I), Static-99R, STABLE-2007, ACUTE-2007, Post Conviction Risk Assessment (PCRA), Level of Service Inventory-Ontario Revision (LSI-OR), and Offender Group Reconviction Scale 3 (OGRS3). CONCLUSION: The CPORT, RM2000/S, STABLE-2007, and ACUTE-2007 (in conjunction with the STABLE-2007) are all defensible tools to use for assessing risk of any sexual recidivism or CSEM recidivism, specifically. The OSP/I consists of a single risk factor and considers risk of CSEM recidivism among all individuals convicted of sexual offenses, not only among individuals convicted of CSEM offenses. There is some support for Static-99R and the OGRS3, but they are not recommended options at this time, for different reasons. The PCRA and LSI-OR general recidivism risk tools have some empirical support in predicting general recidivism among CSEM samples (and sexual recidivism for the PCRA), with limitations noted. The use of multiple tools may have value in assessing risk and structuring management in CSEM cases; however, how they are best combined for these samples is still unclear. We expect research in this area to increase rapidly. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,038 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».