The Level of Service Inventory (Ontario Revision) scale validation for gender and ethnicity : addressing reliability and predictive validity
Notice bibliographique
Résumé
Previous investigations of the Level of Service Inventory – Ontario Revision (LSI-OR) have examined individual subgroups of offenders (e.g., women, Aboriginal offenders), which has made comparisons of its predictive validity between specific offender groups suspect. This study was conducted on a complete cohort of 26,450 offenders who were released from Ontario provincial correctional facilities, sentenced to a conditional sentence, or who began a term of probation in 2004. Participants were followed up for at least four years to collect recidivism information on numerous subgroups of offenders including males (81.7%), females (18.3%), Aboriginal (6.4%), Black (7.3%) and Caucasian offenders (59.2%). Analyses revealed that the LSI-OR scores are positively correlated with recidivism (r = .441, p < .001), and similar correlations were found for all offenders regardless of gender or race, (Aboriginal r = .377, p < .001; Black, r = .420, p < .001; Caucasian, r = .417, p < .001; Male, r = .439, p < .001; Female, r = .426, p < .001). LSI-OR scores are also correlated with severity of the recidivism offence, (r = .098, p
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».