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Enregistrement W2109811672 · doi:10.1177/0093854812455741

The Predictive Validity of a General Risk/Needs Assessment Inventory on Sexual Offender Recidivism and an Exploration of the Professional Override

2012· article· en· W2109811672 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensMinistry of Community Safety and Correctional ServicesUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPredictive validityPsychologyRisk assessmentCohortSex offenseRisk management toolsClinical psychologyScale (ratio)Incremental validityPoison controlHuman factors and ergonomicsTest validitySexual abusePsychiatrySocial psychologyPsychometricsMedicineMedical emergencyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the predictive validity of the Level of Service/Case Management Inventory (LS/CMI) on a sample of sexual offenders extracted from a large cohort of offenders and compares predictive validities with nonsexual offenders from the same cohort. The LS/CMI predicted sex offenders’ general recidivism, which occurred at a rate of 44.1%, with about the same accuracy as less frequently occurring violent (12.34%) and sexual recidivism (3.73%; AUC = .77, .74, and .74, respectively) and with nonsexual offenders. The study revealed that allowing assessors to override the numerically derived risk level with their professional judgment, a practice that increased risk level much more often than it decreased it, reduced the predictive validity of the scale and did so particularly for sex offenders by increasing risk excessively. An exploration of factors related to these adjustments revealed that non-risk-related characteristics were used in judgments to modify risk ratings. Implications for policy and practice are considered.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,260 · 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