What does it mean when age is related to recidivism among sex offenders?
Notice bibliographique
Résumé
Age is a robust predictor of recidivism and an item on actuarial tools commonly used to predict sexual violent recidivism among sex offenders. However, little is known about whether or how much offenders' risk diminishes as a result of aging. In the first of two studies, we examined the sexual and violent recidivism of 533 sex offenders who were over age 50 on release. Age at index offense was at least as good at predicting both outcomes as was age at release, and age at index offense provided at least as much incremental validity in the prediction of violent recidivism to scores on a brief static actuarial tool. Neither age added incrementally to static score in the prediction of sexual recidivism. The second study examined how well age at first offense, age at index offense, and age at release predicted violent recidivism among 527 sex offenders aged 13 to 79 at release. Age at first offense predicted best. When age was removed from score on the Sex Offender Risk Appraisal Guide, all ages added incrementally but age at release least to SORAG score. When participants were divided into quartiles based on age at index offense, there was no evidence from any quartile that age at release predicted violent recidivism better than age at first offense. The authors concluded that age at release is a poor index of within-subject changes in risk of sexual or violent recidivism. No adjustment to a sex offender's score on a comprehensive actuarial tool that includes age at first or index offense should be made simply because the offender is older.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».