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Enregistrement W4411163104 · doi:10.21428/cb6ab371.a2988e35

Examining Benchmarks of Sexual Recidivism Rates for Short, Moderate, and Long-Term Follow-Up Periods: A Meta-Analysis of Canadian and American Studies

2025· preprint· en· W4411163104 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick Lussier, Evan McCuish, Elisabeth St-Pierre, A. Baguet

Notice bibliographique

RevueCrimRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismTerm (time)Meta-analysisPsychologyDemographyGerontologyMedicineClinical psychologySociologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring sexual recidivism involves both a behavioral and a temporal component. The behavioral component is sexually reoffending, generally measured using official sources. The temporal component is the follow-up period during which sexual recidivism is examined. Research has shown that if the length of the follow-up period is extended, rates of sexual recidivism increase. What is less clear is the functional form of this relationship. The present study examines this relationship through a meta-analysis of 468 sexual recidivism studies conducted in Canada and the United States and published since 1940. The weighted pooled mean recidivism rates ranged from 0.06 (95% CI [0.05, 0.09]; mean follow-up of less than 3 years) to 0.17 ([0.12, 0.23]; mean follow-up of 12 years or more). These benchmarks should be used with caution given the wide variability of recidivism rates observed in studies with similar mean follow-up periods. Such caution is especially needed in when communicating the risk of recidivism over longer-term follow-up periods given the limited number of such studies.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,145 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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