A Peek into Their Mind? An Exploration of Links Between Offense-Supportive Statements and Behaviors among Men Who Sexually Exploit Children and Adolescents Online
Notice bibliographique
Résumé
While forensic psychologists have some access to their patients’ thoughts when deciding on a diagnosis or appraising risk, others, such as police investigators, must rely on physical evidence and behavioral markers to make sense of a crime. Studies showing that offense-supportive cognitions constitute a risk factor for sexual offending, including offenses that take place on the internet, highlight the need for some access to offenders’ thoughts. This exploratory study examines the associations between offense-supportive statements about the sexual exploitation of children and adolescents and proxy behaviors. As part of PRESEL, a collaborative research project between Québec provincial police and academic researchers, the case files of 137 men convicted of using child sexual exploitation material or committing child-luring offenses were analyzed. Results showed that many meaningful risk factors and sexual offending behavioral markers were associated with the cognitive themes <i>Sexualization of children, Child as partner, Dangerous world, Entitlement</i>, and <i>Uncontrollability</i>. The use of encryption was negatively associated with the cognition <i>Virtual is not real</i> while <i>Internet is uncontrollable</i> was associated with fewer contacts with minors over the internet. Findings are useful for understanding the psychological needs that should be targeted in treatment, as well as helping prioritize police workloads.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».