Recidivism and treatment attrition among persons who sexually offend (PSOs): applying the integrated risk assessment and treatment system (IRATS)
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this thesis was to investigate whether the Integrated Risk Assessment and Treatment System (IRATS; Looman & Abracen, 2013) can provide an explanatory framework for understanding persons who sexually offend (PSOs). The IRATS is comprised of several overarching components: Deviant Sexual Arousal, Psychological Vulnerability, and Criminality. Study 1 investigated whether the IRATS components predict the likelihood that an incarcerated sample of PSOs will engage in sexual recidivism. This sample consisted of convicted PSOs who were assessed at the Regional Treatment Centre High Intensity Sex Offender Treatment Program (RTCSOTP), provided by the Correctional Service of Canada (CSC). Study 2 investigated whether the IRATS components predict the likelihood that a community sample of PSOs will terminate their treatment prematurely. This sample consisted of PSOs who were assessed at the Sexual Behaviours Clinic (SBC) at the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH). The results of both studies indicated that the three components, together, significantly predict the outcomes of interest, and the Criminality component appears to drive this relationship. Implications of these findings are discussed herein.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».