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Enregistrement W1807409497 · doi:10.1002/bsl.2134

Version 3 of the Historical‐Clinical‐Risk Management‐20 (HCR‐20<sup>V3</sup>): Relevance to Violence Risk Assessment and Management in Forensic Conditional Release Contexts

2014· review· en· W1807409497 sur OpenAlexaff
Kevin S. Douglas

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences & the Law · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)Risk managementContext (archaeology)Risk assessmentInsanityPsychologyRisk analysis (engineering)Risk management toolsPsychiatryActuarial scienceMedicineComputer scienceBusinessComputer securityPolitical scienceHistoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conditional release of insanity acquittees requires decisions both about community risk level and the contextual factors that may mitigate or aggravate risk. This article discusses the potential role of the newly revised Historical-Clinical-Risk Management-20 (HCR-20, Version 3) within the conditional release context. A brief review of the structured professional judgment (SPJ) approach to violence risk assessment and management is provided. Version 2 of the HCR-20, which has been broadly adopted and evaluated, is briefly described. New features of Version 3 of the HCR-20 with particular relevance to conditional release decision-making are reviewed, including: item indicators; ratings of the relevance of risk factors to an individual's violence; risk formulation; scenario planning; and risk management planning. Version 3 of the HCR-20 includes a number of features that should assist evaluators and decision-makers to determine risk level, as well as to anticipate and specify community conditions and contexts that may mitigate or aggravate risk. Research on the HCR-20 Version 3 using approximately 800 participants across three settings (forensic psychiatric, civil psychiatric, correctional) and eight countries is reviewed.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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