The Psychopathy Checklist: Youth Version and adolescent and adult recidivism: Considerations with respect to gender, ethnicity, and age.
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the predictive accuracy of the Psychopathy Checklist: Youth Version (PCL: YV; A. E. Forth, D. S. Kosson, & R. D. Hare, 2003) for youth and adult recidivism, with respect to gender, ethnicity, and age, in a sample of 161 Canadian young offenders who received psychological services from an outpatient mental health facility. The PCL: YV significantly predicted any general, nonviolent, and violent recidivism in the aggregate sample over a 7-year follow-up; however, when results were disaggregated by youth and adult outcomes, the PCL: YV consistently appeared to be a stronger predictor of youth recidivism. The PCL: YV predicted youth recidivism for subsamples of female and Aboriginal youths, and very few differences in the predictive accuracy of the tool were observed for younger vs. older adolescent groups. Both the 13-item (i.e., D. J. Cooke & C. Michie, 2001, 3-factor) and the 20-item (i.e., R. D. Hare, 2003, 4-factor) models appeared to predict various recidivism criteria comparably across the aggregate sample and within specific demographic subgroups (e.g., female and Aboriginal youth). The Antisocial facet contributed the most variance in the prediction of adult outcomes, whereas the 3-factor model contributed significant incremental variance in the prediction of youth recidivism outcomes. Potential implications concerning the use of the PCL: YV in clinical and forensic assessment contexts are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».