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Enregistrement W1967631753 · doi:10.1023/a:1005482921333

Improving risk assessments for sex offenders: A comparison of three actuarial scales.

2000· article· en· W1967631753 sur OpenAlexaffabout
R. Karl Hanson, David J. Thornton

Notice bibliographique

RevueLaw and Human Behavior · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPredictive validityPsychologyPredictive valueScale (ratio)Risk assessmentSex offenderLegal psychologySex offenseStatisticsDemographyClinical psychologyPoison controlSocial psychologySexual abuseInjury preventionMedicineMathematicsComputer scienceMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study compared the predictive accuracy of three sex offender risk-assessment measures: the RRASOR (Hanson, 1997), Thornton's SACJ-Min (Grubin, 1998), and a new scale, Static-99, created by combining the items from the RRASOR and SACJ-Min. Predictive accuracy was tested using four diverse datasets drawn from Canada and the United Kingdom (total n = 1301). The RRASOR and the SACJ-Min showed roughly equivalent predictive accuracy, and the combination of the two scales was more accurate than either original scale. Static-99 showed moderate predictive accuracy for both sexual recidivism (r = 0.33, ROC area = 0.71) and violent (including sexual) recidivism (r = 0.32, ROC area = 0.69). The variation in the predictive accuracy of Static-99 across the four samples was no more than would be expected by chance.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,326 · 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'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

Citations1 063
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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