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Enregistrement W609214741 · doi:10.71781/23273

Le déni et la minimisation en tant que distorsions cognitives chez les agresseurs sexuels

2013· dissertation· fr· W609214741 sur OpenAlexaboutno aff
Julie Girard

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimisation (clinical trials)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif : Les auteurs s’intéressant à la relation entre le déni, la minimisation et les distorsions cognitives ont tous utilisé des méthodes et des définitions différentes pour décrire ces concepts, entrainant une importante variabilité des résultats. La recherche actuelle a donc pour objectif de clarifier la mesure du déni, de la minimisation et des distorsions cognitives. Méthode : Les participants étaient 313 détenus masculins ayant complété le programme national de traitement pour délinquants sexuels du Service correctionnel du Canada entre 2000 et 2004. Ces individus ont complété une série de tests psychométriques avant et après leur participation au programme, dont le SOARS et les échelles de Bumby. L’analyse des données a suivi le processus de validation de construit établi par Nunnally et Bernstein (1994). Résultats : Les résultats des analyses statistiques indiquent que le Sex Offender Acceptance of Responsibility Scales (SOARS; Peacock, 2000) ne mesure pas efficacement le construit du déni et de la minimisation. Ses propriétés psychométriques sont discutables. La réduction de l’instrument à dix variables permet cependant d’améliorer la mesure. L’échelle résultante est composée de deux facteurs, soit l’« acceptation du tort sexuel » et l’« acceptation de l’intention sexuelle ». Ces deux facteurs ont été mis en relation avec les facteurs des échelles de Bumby afin d’explorer les similitudes entre les concepts de déni, minimisation et distorsion cognitive. Or, malgré des corrélations faibles à moyennes, les différentes variables ne convergent en aucun facteur lors d’une analyse factorielle et les variables du SOARS corrèlent très peu au total de l’échelle, suggérant qu’il s’agit de concepts distincts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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