Sexual Crime Investigation and Offender's Decision-Making: Rationality, Achievement, and Expertise
Notice bibliographique
Résumé
Criminal investigations typically oppose two main actors: the offender – taking precautions to avoid leaving evidence – and criminal investigators, who must act in light of the evidence at their disposal. Although successfully engaging in criminality does not require special skills, as evidenced by the lack of premeditation involved in most crimes, this apparent absence in decision making is not an indication of lack of skills and planning, but rather, it demonstrates that some offenders have developed in-depth knowledge and skills to assess various situations and opportunities – also known as criminal expertise. The notion of expertise in crime is directly linked to rational choice theory, as offenders develop skills to assess and respond to crime opportunities through practice. While assessing the risks and rewards associated with committing the crime, offenders will make a decision to act a certain way in order to improve the rewards while reducing the risks of getting caught. This chapter argues that similar to general offenders, sex offenders have developed a criminal expertise aimed at avoiding police detection. After discussing the concept of criminal expertise in general, the chapter examines this notion for sex offenders specifically. Moreover, the chapter reviews important notions related to offenders’ decision-making during the crime-commission process and how these may impact the ability of avoiding police detection. Finally, the chapter reviews how the investigation of sexual crimes may be partly influenced by criminal expertise.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».