Personnalité et distorsions cognitives des agresseurs sexuels
Bibliographic record
Abstract
Bien qu’il n’existe pas de typologie définitive des caractéristiques des agresseurs sexuels à l’égard d’enfants, la documentation scientifique révèle la présence de distorsions cognitives et de traits de personnalité impliqués dans l’étiologie et le maintien des comportements sexuels déviants. Ces facteurs étant également associés au risque de récidive, ils constituent des cibles de traitement de première importance. La présente étude a pour objectif d’examiner l’évolution des distorsions cognitives et des traits de personnalité d’hommes en traitement pour agressions sexuelles à l’égard d’enfants. L’échantillon est composé de 134 agresseurs sexuels intrafamiliaux, recrutés à leur entrée au Programme d’évaluation et de traitement des agressions sexuelles (PÉTAS). Ceux-ci sont évalués à trois reprises, soit à leur entrée au PÉTAS, ainsi qu’à la fin de la première et de la deuxième année de traitement. Les résultats montrent des diminutions significatives sur l’ensemble des distorsions cognitives de nature sexuelle, une diminution du névrosisme et une augmentation de l’extraversion entre les temps de mesure. Sur le plan individuel, des proportions importantes d’hommes présentent des améliorations sur la majorité des variables mesurées. Ces résultats soutiennent la malléabilité des distorsions cognitives et de certains traits de personnalité et appuient l’efficacité du PÉTAS.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".