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Enregistrement W1881809764 · doi:10.11144/javeriana.upsy11-4.racr

Risk Assessment and Clinical Risk Management for Young Antisocial Children: The Forgotten Group

2012· article· en· W1881809764 sur OpenAlexaffabout
Leena K. Augimeri, Margaret Walsh, Sarah Woods, Depeng Jiang

Notice bibliographique

RevueUniversitas Psychologica · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyRisk assessmentLongitudinal studyDevelopmental psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Centre for Children Committing Offences (CCCO), at Child Development Institute (CDI) in Toronto, Canada, developed Early Assessment Risk Lists (EARL-20B for boys; EARL-21G for girls), for young children at-risk for future criminality. In this first EARL prospective longitudinal study, 573 boys and 294 girls who participated in SNAP®, a gender-specific evidencebased model for at-risk children (6-11 years), 8.2% of boys and 3.1% of girls had registered criminal offences at follow up (mean age 14.9 and 14.6 respectively). EARL Total, Family, Child, and Responsivity domain scores, including two gender-specific risk items and Overall Clinical Judgment predicted early onset of criminal activity. Findings suggest that gender-sensitive clinical risk assessment and management tools are important for effectively identifying and potentially reducing criminal outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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