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Enregistrement W1938257655 · doi:10.1177/0093854815602094

Assessing the Risk and Needs of Supervised Sexual Offenders

2015· article· en· W1938257655 sur OpenAlexaffabout
R. Karl Hanson, L. Maaike Helmus, Andrew Harris

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismRisk assessmentPsychologySex offenseHuman factors and ergonomicsPoison controlSuicide preventionInjury preventionClinical psychologyIntervention (counseling)Occupational safety and healthPsychiatrySexual abuseMedicineComputer securityMedical emergencyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective intervention with offenders requires accurate identification of their risk-relevant propensities. In this prospective study, 139 Canadian community supervision officers were trained to assess the risk factors and criminogenic needs of adult male sexual offenders using structured risk tools. Recidivism outcomes were recorded for 768 offenders (average age of 41 years, approximately half had child victims, 14% Aboriginal) during an average 7-year follow-up period. All forms of recidivism (sexual, violent, any) were predicted by sex crime specific risk tools based on static, historical factors (Static-99R; Static-2002R) and by tools designed to assess psychologically meaningful risk factors of sexual offenders (STABLE-2000; STABLE-2007). Professional overrides of the Static-99 scores did not improve predictive accuracy. STABLE-2007 scores added incrementally over STATIC scores for all recidivism outcomes, but only for complete cases, suggesting meaningful variation in the extent to which community supervision officers can assess psychologically meaningful risk factors for sexual offenders.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,665

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeQualitatif
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

Citations97
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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