The validity of violence risk estimates: An issue of item performance.
Notice bibliographique
Résumé
Typically, research conducted on the cross-validation or generalization of risk assessment schemes focuses on the aggregate score accuracy of the schemes within the new sample or population. Often overlooked when the schemes are examined in their aggregate form is the performance of the individual items. This study looks at the association between the items of the HCR-20 (C. D. Webster, K. S. Eaves, D. Douglas, & S. D. Wintrup, 1995) and the Violence Risk Appraisal Guide (VRAG;C. D. Webster, G. T. Harris, M. E. Rice, C. Cormier, & V. L. Quinsey, 1994) and violent recidivism in a sample of predominantly violent offenders. The results show that a number of the items from each scale do not distinguish between violent recidivists and nonrecidivists and that the presence of these items potentially reduces the predictive accuracy of the instruments. In addition, the inclusion of items that do not discriminate between recidivists and nonrecidivists potentially undermines the validity of the risk assessment process. Discussion centers on the application of prediction schemes and their individual risk factors in forensic practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,564 | 0,728 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».