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Enregistrement W2036976944 · doi:10.1177/1073191113498113

Predictive Validity of Risk Assessments in Juvenile Offenders

2013· article· en· W2036976944 sur OpenAlexafffund
Ed L. B. Hilterman, Tonia L. Nicholls, Chijs van Nieuwenhuizen

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPredictive validityPsychologyJuvenile delinquencyIncremental validityPsychopathy ChecklistClinical psychologyPopulationRisk assessmentChecklistTest validityValidityPoison controlPsychometricsDevelopmental psychologyInjury preventionDemographyAntisocial personality disorderMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the validity and reliability of the Structured Assessment of Violence Risk in Youth (SAVRY), the Youth Level of Service/Case Management Inventory (YLS/CMI), and the Psychopathy Checklist: Youth Version (PCL:YV) in a sample of Spanish adolescents with a community sanction (N = 105). Self-reported delinquency with a follow-up period of 1 year was used as the outcome measure. The predictive validity of the three measures was compared with the unstructured judgment of the juvenile's probation officer and the self-appraisal of the juvenile. The three measures showed moderate effect sizes, ranging from area under the curve (AUC) = .75 (SAVRY) to AUC = .72 (PCL:YV), in predicting juvenile reoffending. The two unstructured judgments had no significant predictive validity whereas the SAVRY had significantly higher predictive validity compared with both unstructured judgments. Finally, SAVRY protective factor total scores and SAVRY summary risk ratings did not add incremental validity over SAVRY risk total scores. The high base rates of both violent (65.4%) and general reoffending (81.9%) underline the need for further risk assessment and management research with this population.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations104
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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