Interpreting multiple risk scales for sex offenders: Evidence for averaging.
Notice bibliographique
Résumé
This study tested 3 decision rules for combining actuarial risk instruments for sex offenders into an overall evaluation of risk. Based on a 9-year follow-up of 940 adult male sex offenders, we found that Rapid Risk Assessment for Sex Offender Recidivism (RRASOR), Static-99R, and Static-2002R predicted sexual, violent, and general recidivism and provided incremental information for the prediction of all 3 outcomes. Consistent with previous findings, the incremental effect of RRASOR was positive for sexual recidivism but negative for violent and general recidivism. Averaging risk ratios was a promising approach to combining these risk scales, showing good calibration between predicted (E) and observed (O) recidivism rates (E/O index = 0.93, 95% CI [0.79, 1.09]) and good discrimination (area under the curve = 0.73, 95% CI [0.69, 0.77]) for sexual recidivism. As expected, choosing the lowest (least risky) risk tool resulted in underestimated sexual recidivism rates (E/O = 0.67, 95% CI [0.57, 0.79]) and choosing the highest (riskiest) resulted in overestimated risk (E/O = 1.37, 95% CI [1.17, 1.60]). For the prediction of violent and general recidivism, the combination rules provided similar or lower discrimination compared with relying solely on the Static-99R or Static-2002R. The current results support an averaging approach and underscore the importance of understanding the constructs assessed by violence risk measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».