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Enregistrement W7020521256

Les prédicteurs dynamiques (pré-traitement et en cours de traitement) en lien avec la récidive criminelle chez les agresseurs sexuels adultes

2011· other· fr· W7020521256 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural environmentSelf evaluationSexual behavior
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La récidive sexuelle est un sujet d’intérêt pour plusieurs chercheurs et intervenants qui travaillent auprès des délinquants sexuels. Afin de mieux prévenir la récidive sexuelle, il importe de bien connaître les causes sous-jacentes à cette problématique. De cette manière, il sera possible d’élaborer des programmes de traitement efficaces et spécifiques à la problématique. Au cours des dernières années, les études sur les prédicteurs de la récidive sexuelle ont mis l’accent essentiellement sur les prédicteurs statiques, mais aussi et de plus en plus sur les prédicteurs dynamiques. Cependant, il ressort de ces études que les caractéristiques inhérentes à l’implication du délinquant à l’intérieur de son programme de traitement ont été peu étudiées. Conséquemment, le but de cette étude est d’analyser les prédicteurs dynamiques de la récidive, l’alliance thérapeutique, la motivation en cours de traitement et le support social en lien à la récidive sexuelle. Pour ce faire, un échantillon de 299 agresseurs sexuels adultes de sexe masculin est pris en considération. Les données pour mener à terme les analyses statistiques sont recueillies avant le début du traitement et en cours de traitement. Trois types de récidive sont considérés : 1) sexuelle, 2) violente, 3) générale. Les variables indépendantes portent sur des outils psychométriques et sont de deux ordres : 1) pré-traitement, 2) en cours de traitement. Deux variables contrôles sont utilisées : 1) traitement complété ou non, 2) type de traitement; cognitivo-comportemental ou mixte. Ainsi, des analyses préliminaires (test T pour groupes indépendants) sont effectuées afin de sélectionner les variables utilisées pour la réalisation des analyses de survie. En raison de la faible prévalence de récidive sexuelle (5,4%), seules les récidives violentes (10,5%) et générales (18,7%) sont considérées. L’étude nous apprend que les résultats aux analyses de survie pour les récidives violentes et générales tendent à être en continuité à celles retrouvées dans les études existantes sur le sujet. Effectivement, l’étude actuelle informe de la pertinence de compléter un programme de traitement comme facteur de protection contribuant à réduire le risque probable de récidive. Le fait de présenter des croyances pédophiliques ou encore, de ne pas présenter de traits de personnalité compulsive sont des facteurs qui contribuent à augmenter les risques relatifs de récidive criminelle.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2011
Routes d'admission1
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