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Enregistrement W1590196730 · doi:10.1111/j.1749-6632.2003.tb07303.x

Sexual Offender Recidivism Risk

2003· article· en· W1590196730 sur OpenAlexaff
R. Karl Hanson, KELLY E. MORTON, A. I. Harris

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychologyRisk assessmentSex offenderSex offenseRisk management toolsActuarial scienceClinical psychologyDemographyHuman factors and ergonomicsPoison controlSexual abuseMedicineMedical emergencySociologyComputer securityComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If all sexual offenders are dangerous, why bother assessing their risk to reoffend? Follow-up studies, however, typically find sexual recidivism rates of 10%-15% after five years, 20% after 10 years, and 30%-40% after 20 years. The observed rates underestimate the actual rates because not all offences are detected; however, the available research does not support the popular notion that sexual offenders inevitably reoffend. Some sexual offenders are more dangerous than others. Much is known about the static, historical factors associated with increased recidivism risk (e.g., prior offences, age, and relationship to victims). Less is known about the offender characteristics that need to change in order to reduce that risk. There has been considerable research in recent years demonstrating that structured risk assessments are more accurate than unstructured clinical assessments. Nevertheless, the limitations of actuarial risk assessments are sufficient that experts have yet to reach consensus on the best methods for combining risk factors into an overall evaluation.

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)0,020
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations216
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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