Motives and Self-Reported Propensity for Sexual Offending in Community Men and Women
Notice bibliographique
Résumé
Motives for online sexual offending have mostly been studied in forensic populations. To gain insights into risks and prevention options, community samples are also relevant. In this exploratory study, an online convenience sample of 2,764 participants (n men = 1,263; n women = 1,420) was recruited via social media platforms. Approximately 2%–4% of men and less than 1% of women from this online sample reported some propensity for online or contact sexual behaviors with a child, provided there were no negative personal consequences. Latent class analyses, conducted separately for men and women, identified three different classes based on scores on motivational risk factors, which we labeled “multiple motivations,” “social needs,” and “mating prowess.” In distal outcome analyses, individuals in the “multiple motivations” class (i.e., those with relatively high scores on most of the motivational factors) were most likely to engage in sexual offending against children and adults as well as other atypical or problematic behaviors. The exploratory findings suggest that not only paraphilia, but also social needs (e.g., loneliness, social anxiety) and other sexual domains (e.g., high sex drive) should be included in prevention efforts for sexual offending targeted to the general population.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».