Latent Constructs of the Static-99R and Static-2002R
Notice bibliographique
Résumé
The most commonly used risk assessment tools for predicting sexual violence focus almost exclusively on static, historical factors (e.g., characteristics of prior offences). Consequently, they are assumed to be unable to directly inform the selection of treatment targets or evaluate change. In this article, we argue that this limitation can be mitigated by using latent variable models as a framework to link historical risk factors to the psychological characteristics of offenders. Accordingly, we conducted a factor analysis of the 13 nonredundant items from the two most commonly used risk tools for sexual offenders (Static-99R and Static-2002R) to identify the psychological information contained in these tools. Three factors were identified: (a) persistence/paraphilia, a construct related to sexual criminality, especially of the pedophilic type; (b) youthful stranger aggression, a construct centered on young age and offence seriousness; and (c) general criminality, a construct that reflected the diversity and magnitude of criminal careers. These constructs predicted sexual recidivism with similar accuracy, but only youthful stranger aggression and general criminality predicted nonsexual recidivism. These results indicate that risk tools for sexual violence are multidimensional, and support a shift from a focus on atheoretical risk markers to the assessment of psychologically meaningful constructs.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».