Progress in Violence Risk Assessment and Communication: Hypothesis versus Evidence
Notice bibliographique
Résumé
We draw a distinction between hypothesis and evidence with respect to the assessment and communication of the risk of violent recidivism. We suggest that some authorities in the field have proposed quite valid and reasonable hypotheses with respect to several issues. Among these are the following: that accuracy will be improved by the adjustment or moderation of numerical scores based on clinical opinions about rare risk factors or other considerations pertaining to the applicability to the case at hand; that there is something fundamentally distinct about protective factors so that they are not merely the obverse of risk factors, such that optimal accuracy cannot be achieved without consideration of such protective factors; and that assessment of dynamic factors is required for optimal accuracy and furthermore interventions aimed at such dynamic factors can be expected to cause reductions in violence risk. We suggest here that, while these are generally reasonable hypotheses, they have been inappropriately presented to practitioners as empirically supported facts, and that practitioners' assessment and communication about violence risk run beyond that supported by the available evidence as a result. We further suggest that this represents harm, especially in impeding scientific progress. Nothing here justifies stasis or simply surrendering to authoritarian custody with somatic treatment. Theoretically motivated and clearly articulated assessment and intervention should be provided for offenders, but in a manner that moves the field more firmly from hypotheses to evidence.
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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 | 0,314 | 0,434 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,039 |
| Communication savante | 0,019 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».