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Enregistrement W2040173414 · doi:10.1080/14999013.2011.600602

Protective Factors in Forensic Mental Health: A New Frontier

2011· article· en· W2040173414 sur OpenAlexaff
Corine de Ruiter, Tonia L. Nicholls

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic scienceFrontierMental healthPsychologyForensic psychiatryPsychiatryClinical psychologyCriminologyApplied psychologyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of violence risk assessment has made substantial strides in the past four decades. In large part, these advances reflect the addition of purpose-designed risk assessment measures such as the HCR-20 and COVR as well as the contributions of prolific scholars and state of the art studies (Hodgins’ Aftercare Project; Monahan, Steadman et al.'s MacArthur Violence Risk Assessment study). However, important areas of inquiry have been left largely unexplored. The potential incremental value to be added by dynamic risk factors to historical and static factors is relatively unexamined. Yet, changeable factors offer the capacity to identify new opportunities for the prevention and management of violence risk. Similarly, the added value to be offered by a consideration of protective factors in addition to risk factors is only now emerging as a field of inquiry in adult forensic mental health. This special section is dedicated to addressing some of these limitations and provides papers describing two new measures (SAPROF and START) and empirical evidence supporting the role of protective factors in risk assessment and risk management research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations119
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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