INSTRUMENTAL AND REACTIVE VIOLENCE: THE ROLE OF MENTAL HEALTH FACTORS AND MALTREATMENT HISTORY IN THE MANIFESTATION OF VIOLENT OFFENDING
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have consistently identified two distinct types of aggression: A “hot-blooded”, impulsive, reactive form of aggression, and a “cold-blooded”, premeditated, instrumental form of aggression. Despite the relevance of psychopathology to the prediction of violent offending, there has been limited research on the role of mental health factors in subtypes of severe criminal violence. Childhood maltreatment history has also demonstrated associations with both psychopathology and violence, yet has not been investigated in subtypes of severe violence in adults. In the current study, the relationships between mental health history, substance use, personality pathology, maltreatment, and subtypes of criminal violence were examined in a sample of 144 incarcerated male offenders. Domain-specific multinomial logistic regression analyses indicated that the likelihood of reactive violence was predicted by the severity of alcohol use history and polysubstance intoxication at the time of the offence. Whereas there was a trend for stimulant use history to be predictive of reactive violence, stimulant intoxication at the time of offence was exclusively associated with instrumental violence. Severity of opiate use history revealed a trend for association with the likelihood of instrumental violence. Specific Axis I mental health problems, personality pathology, and maltreatment history were not predictive of violence subtype. Although psychopathy was not a significant individual predictor of violence subtype, the interaction between substance intoxication and specific psychopathic traits contributed significantly to the prediction of violence subtype. A final logistic regression model identified stimulant intoxication, polysubstance intoxication, and alcohol use history as key predictors of violence subtype. This model allowed for the prediction of subtype of violence at a rate higher than chance. In addition to risk-factor analyses, person-focused analyses identified four clusters of offenders in the current sample: A High Psychopathology cluster, a Low Psychopathology cluster, an Antisocial cluster, and a Moderate Schizoid Traits cluster. Clusters differed significantly on psychopathology profiles, and were marginally different on maltreatment history. However, clusters demonstrated limited association with subtype of violence. Findings from this research have important implications for violence risk prediction, offender profiling, and developing targeted intervention services.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».