Risk assessment for domestically violent men: Tools for criminal justice, offender intervention, and victim services.
Notice bibliographique
Résumé
"From a domestic violence victim's first contact with authorities through the offender's bail, sentencing, parole, and treatment program, criminal justice officers and clinicians must make informed decisions about which cases need the most attention and must ensure targeted provisions are in place to prevent recurrences of violence. Hilton, Harris, and Rice make a powerful case for using actuarial risk assessments to predict recidivism in male domestic violence offenders. These assessments, the Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA) and the Domestic Violence Risk Appraisal Guide (DVRAG), are the first in the field. The authors assert that making it public policy to use these tools systematically will reduce the number of violent assaults on women by their partners. The book draws on the authors' in-depth empirical studies of violent men and their extensive experience with recidivism risk assessment in policing, court cases, offender assessment, and victim services. It also functions as a user's manual�replete with all the scoring, reporting, and interpreting details needed to effectively use the ODARA/DVRAG system. The inclusion of case examples, FAQs, scoring tools and forms, and sample assessment reports makes this an excellent resource for any professional working directly with domestic violence offenders or training criminal justice officers to conduct risk assessments"--Jacket. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».