The validity of the Violence Risk Appraisal Guide (VRAG) in predicting criminal recidivism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The VRAG is an actuarial risk assessment instrument, developed in Canada as an aid to estimating the probability of reoffending by mentally ill offenders. AIM: To test the predictive validity of the VRAG with a German sample. METHOD: The predictive validity of the VRAG was tested on a sample of 136 people charged with a criminal offence and under evaluation for criminal responsibility in the forensic psychiatry department at the University of Munich in 1994-95. The predicted outcome was tested by means of ROC analysis for correlation with the observed rate of recidivism between discharge after the 1994-95 assessment and the census date of 31 March 2003. Recidivism rate was calculated from the official records of the National Conviction Registry. RESULTS: Just over 38% of the sample had reoffended by 2003. Their mean time-at-risk was 58 months (SD 3.391; range 0-115 months). The VRAG yielded a high predictive accuracy in the ROC analysis with an AUC of 0.703. For a constant time-at-risk < = 7 years, the predicted probability and observed rates of recidivism correlated significantly with Pearson's r = 0.941. CONCLUSIONS: The validity of the VRAG was replicated with a German sample. The VRAG yielded good predictive accuracy, despite differences in sample and outcome variables compared with its original sample.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle