Transcending the Actuarial Versus Clinical Polemic in Assessing Risk for Violence
Notice bibliographique
Résumé
Much energy has been expended over recent years in debating the relative merits of actuarial versus clinical approaches to violence risk prediction. Although it has gradually become apparent that scores based on more or less static factors obtainable from the record do indeed associate with outcome violence over years of follow-up, there is no reason to suppose that, at least potentially, dynamic variables do not hold as much or more promise when it comes to projections over weeks or months. Clinicians involved in release decision-making might wish to consider the following, in order of importance: (a) the legal framework within which the decision is being made, (b) the thoroughness with which scientific methods have been applied to the particular case at issue, (c) the precision of the individualized statement of violence risk being offered, (d) the steps which could be taken to reduce that risk, and (e) if available, the individual's violence risk assessment score in relation to already amassed pertinent statistical data.
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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 | 0,151 | 0,283 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,049 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».