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Enregistrement W1975219591 · doi:10.1177/1073191105275455

Reliability and Validity Evaluation of the Psychopathy Checklist: Screening Version (PCL:SV) in Swedish Correctional and Forensic Psychiatric Samples

2005· article· en· W1975219591 sur OpenAlexaff
Kevin S. Douglas, Susanne Strand, Henrik Belfrage, Göran Fransson, Sten Levander

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathyPsychopathy ChecklistPsychologyClinical psychologyAntisocial personality disorderConstruct validityChecklistPsychiatryAggressionPersonalityPoison controlPsychometricsInjury preventionSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the structural reliability, construct-related validity, and cultural validity generalization of the Hare Psychopathy Checklist: Screening Version (PCL:SV) in a sample of more than 560 male and female Swedish forensic psychiatric treatment patients, forensic evaluation patients, and criminal offenders. Structural reliability was excellent for most indices. PCL:SV scores were higher for males than females for total and Part 1 scores (interpersonal/affective features) but not for Part 2 (behavioral features). With some exceptions, PCL:SV scores were meaningfully related to aggression to others, a measure of risk for violence, substance use problems, personality disorder (positive), and psychosis (negative). Correlations between PCL:SV and aggression were larger for females than males, although the difference was smaller when personality disorder was held constant. The structural reliability and pattern of validity coefficients were comparable in these Swedish samples to other non-North American samples. Implications for the cross-cultural manifestation and correlates of psychopathy are discussed.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations74
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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