Profil psychodéveloppemental des agresseurs sexuels sadiques de femmes
Bibliographic record
Abstract
À ce jour, il n’existe pas de consensus dans la littérature concernant les caractéristiques de l’agresseur sexuel sadique. Cette absence est largement due aux limitations des études portant sur ce phénomène. Par exemple, certaines études utilisent des définitions idiosyncratiques du sadisme sexuel, les échantillons étudiés sont hétérogènes, et la temporalité de ces études est souvent fixée à l’âge adulte. Afin de pallier ces limitations, nous avons entrepris d’identifier les caractéristiques distinctives des agresseurs sexuels sadiques (n = 69) et non-sadiques (n = 137) ciblant des femmes adultes, tous incarcérés au Québec, Canada. La Severe Sexual Sadism Scale (SESAS), un instrument validé empiriquement, a été utilisée pour classifier les agresseurs. Des analyses bivariées (chi-carré) ont été effectuées. Nos résultats ont révélé que les agresseurs sexuels sadiques et non-sadiques de femmes diffèrent sur plusieurs aspects, notamment sur les plans développemental, psychologique, sexologique et criminologique. Les implications théoriques et cliniques de nos résultats sont discutées.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".