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Enregistrement W2062367872 · doi:10.1177/0886260509336961

Comparison of Measures of Risk for Recidivism in Sexual Offenders

2009· article· en· W2062367872 sur OpenAlexaff
Jan Looman, Jeffrey Abracen

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensKingston Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychologySex offensePoison controlRisk assessmentSex offenderInjury preventionClinical psychologyHuman factors and ergonomicsSexual violenceDemographySexual abusePsychiatryMedicineCriminologyMedical emergencyComputer securitySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data for both sexual and violent recidivism for the Static-99, Risk Matrix 2000 (RM 2000), Rapid Risk Assessment for Sex Offense Recidivism (RRASOR), and Static-2002 are reported for 419 released sexual offenders assessed at the Regional Treatment Centre Sexual Offender Treatment Program. Data are analyzed by offender type as well as the group as a whole. Overall, the Static-2002 performed best for both outcomes, although differences between measures were not significant. The one exception to this was the RRASOR, which overall performed poorly. For rapists, the Static-2002 performed best for sexual recidivism, and the Risk Matrix 2000 performed best for violent recidivism. None of the measures performed well in predicting recidivism for child molesters. The components of the Static-2002 were examined in a regression analysis predicting sexual recidivism. Persistence of Sexual Offending and Age at Release were the only significant predictors for the group as a whole and for rapists. For child molesters, only the Deviant Sexual Interests component was significant. Results are discussed in terms of the current debate concerning age and risk for reoffence.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,837

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)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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