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Enregistrement W2084027419 · doi:10.1177/0886260507309337

Does Using Nonnumerical Terms to Describe Risk Aid Violence Risk Communication?

2007· article· en· W2084027419 sur OpenAlexaff
N. Zoe Hilton, Angela M. Carter, Grant T. Harris, Amilynn J. B. Sharpe

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensWaypoint Centre for Mental Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAffect (linguistics)Poison controlHuman factors and ergonomicsInjury preventionClinical psychologyRisk assessmentSuicide preventionSocial psychologyComputer securityMedicineComputer scienceMedical emergencyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actuarial risk assessments yield valid numerical information about violence risk, but research suggests that forensic clinicians prefer to communicate risk using nonnumerical information (i.e., verbal terms such as high risk). In an experimental questionnaire study, 60 forensic clinicians disagreed on the interpretation of nonnumerical terms, and their nonnumerical risk estimates for one group of violent offenders were influenced by comparison with another group. Adding nonnumerical terms to numerical probability statements had no effect on hypothetical forensic decisions. These findings suggest that nonnumerical descriptive terms do not aid effective communication of violence risk and that contextual information might artificially affect estimated risk.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,206
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,206
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,318 · 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'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

Citations98
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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