Forensic and Clinical Issues in the Assessment of Psychopathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The chapter begins with a discussion of the current clinical conceptualizations of psychopathy and basic diagnostic issues. The authors argue that the procedures used to assess psychopathy should reflect the decision‐making purpose of the assessment and the nature of the disorder being assessed. The second section reviews the most commonly used methods for assessing psychopathy. Clinical or expert rating scales of psychopathy (e.g., The Hare Psychopathy Checklist—Revised) are identified as having a better fit to the assessment task than are other assessment methods (e.g., self‐report questionnaires, structured diagnostic interviews). The third section identifies important professional and clinical issues that practitioners should keep in mind when assessing psychopathy. Issues related to the assessment of psychopathy among children and adolescents, and the assessment of risk for violence, are discussed. The fourth section examines a number of professional and clinical issues that arise as part of the clinical‐forensic assessment of psychopathy. These issues include failing to appropriately use accepted procedures for assessing psychopathy, using assessment procedures without adequate training and experience, and not establishing causal connections between diagnoses of psychopathy and the relevant legal issues. The authors provide practical recommendations for dealing with these and other clinical and professional issues. The chapter concludes with a discussion of issues that are priorities for future research.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».