The Role of Psychopathic Personality Disorder in Violence Risk Assessments Using the HCR-20
Notice bibliographique
Résumé
Antisocial and psychopathic traits are essential to evaluate when assessing risk for violence using the HCR-20. The role of the PCL-R on the HCR-20 was investigated using a series of meta-analytic tests. Across 34 samples in which both tools were rated, AUCs for violence were similar (∼.69), and exclusion of the psychopathy item (H7) did not reduce the HCR-20's accuracy. Quantitative synthesis of results from multivariate analyses conducted in 7 raw datasets that used both tools demonstrated that the average probability of observing violence for every point increase on the HCR-20 (without H7), while controlling for the PCL-R, was 23%, whereas for the PCL-R it was -1%. The HCR-20 (without H7) added incremental validity to the PCL-R, whereas the converse was not true, and only the HCR-20 (without H7) possessed unique predictive validity. Results suggest the HCR-20's predictive validity was not negatively impacted by excluding the PCL-R. Areas for future study are discussed, including research on various ways to assess and incorporate into risk assessment personality traits related to violence.
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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 | 0,109 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».