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Enregistrement W2049794572 · doi:10.1177/0093854803261326

Some Misconceptions about the Hare PCL-R and Risk Assessment

2004· article· en· W2049794572 sur OpenAlexaff
James F. Hemphill, Robert D. Hare

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathyPsychopathy ChecklistChecklistConstruct (python library)PsychologyRecidivismConstruct validityMeasure (data warehouse)Risk assessmentApplied psychologyPoison controlPsychometricsClinical psychologySocial psychologyAntisocial personality disorderInjury preventionComputer sciencePersonalityMedicineComputer securityCognitive psychologyData miningEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hare Psychopathy Checklist-Revised is a reliable and valid measure of a clinical construct, psychopathy. Its validation includes, but is not limited to, its role in risk assessment. Nevertheless, some commentators have questioned the validity of the Psychopathy Checklist-Revised because it does not consistently outperform purpose-built risk instruments. We contend that this view is misdirected and reflects a very narrow view of construct validation. The framework for our discussions is the conceptually and methodologically flawed “lesson in knowledge cumulation” recently proffered by Gendreau, Goggin, and Smith in which they arrived at the unwarranted conclusion that the Level of Service Inventory-Revised is generally superior to the Psychopathy Checklist-Revised for predicting recidivism and violence. We argue that both instruments are useful, but for different reasons. The Level of Service Inventory-Revised is a specialized risk tool, whereas the Psychopathy Checklist-Revised and its derivatives measure one of the most explanatory and generalizable risk factors identified to date.

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)0,180
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,452
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1800,452
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0060,047
Communication savante0,0090,018
Science ouverte0,0110,009
Intégrité de la recherche0,0140,042
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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