MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044569248 · doi:10.1177/0093854809332283

Aging Versus Stable Enduring Traits as Explanatory Constructs in Sex Offender Recidivism

2009· article· en· W2044569248 sur OpenAlexaff
Howard E. Barbaree, Calvin M. Langton, Ray Blanchard, James M. Cantor

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismDeviance (statistics)Sex offenderPsychologySex offensePredictive validityPoison controlHuman factors and ergonomicsInjury preventionClinical psychologyRisk assessmentSuicide preventionDemographyDevelopmental psychologySexual abuseMedicineMedical emergencyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates whether sex offenders' age at release from custody affects their likelihood of reoffending. The participants were 468 men with a mean follow-up (time at risk) of just more than 5 years after release. Items from the Violence Risk Appraisal Guide, the Sex Offender Risk Appraisal Guide, the Rapid Risk Assessment of Sexual Offense Recidivism, the Static-99, and the Minnesota Sex Offender Screening Test—Revised were coded. Results show that the predictive ability of items tapping antisocial behavior is inflated by their association with age at release, whereas the predictive ability of items tapping sexual deviance is diminished by that association. An assessment instrument comprising an age-corrected antisocial behavior scale, an age-corrected sexual deviance scale, and an age at release scale predicted recidivism as well as the best existing actuarial instruments. Cox regression analysis shows that age at release provided unique and significant predictive ability over and above age-corrected antisocial behavior and age-corrected sexual deviance combined.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations63
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCriminal Justice and BehaviorMême sujetPsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual OffendingTravaux en français237 207