The Relative Utility of Fixed and Variable Risk Factors in Discriminating Sexual Recidivists and Nonrecidivists
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the relative utility of fixed and variable risk factors in discriminating between recidivist and nonrecidivist sexual offenders. Subjects were 95 adult male offenders released from the Canadian federal correctional system between 1988 and 1992. Risk factors from the Sexual Violence Risk--20 (SVR-20; D. P. Boer, S. D. Hart, P. R. Kropp, & C. D. Webster, 1997) were coded from prerelease institutional records; sexual and nonsexual violent recidivism was coded from postrelease police and correctional records. SVR-20 risk factors were categorized as fixed (static) or variable (dynamic) markers according to the criteria of H. C. Kraemer et al. (1997); the fixed risk markers were further divided into offense history and psychosocial factors. Hierarchical Cox regression survival analyses were conducted to compare the relative contribution of fixed offense history, fixed psychosocial, and variable psychosocial risk markers in accounting for any violent recidivism and sexually violent recidivism. Analyses indicated that fixed psychosocial factors added little to the models comprised fixed offense history factors alone. There was some evidence that variable psychosocial factors had incremental validity when added to predictions made on the basis of fixed factors, particularly in the prediction of sexual violence. The individual factors that were included in the final models are consistent with previous findings, and support the use of sexual deviance and antisocial lifestyle variables in the prediction of recidivism among sexual offenders.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».