Prediction of adolescent sexual reoffending: A meta-analysis of the J-SOAP-II, ERASOR, J-SORRAT-II, and Static-99.
Notice bibliographique
Résumé
Several risk assessment tools, including the Juvenile Sex Offender Assessment Protocol-II (Prentky & Righthand, 2003), the Estimate of Risk of Adolescent Sexual Offense Recidivism (Worling & Curwen, 2001), the Juvenile Sexual Offense Recidivism Risk Assessment Tool-II (Epperson, Ralston, Fowers, DeWitt, & Gore, 2006), and the Static-99 (Hanson & Thornton, 1999), have been used to assess reoffense risk among adolescents who have committed sexual offenses. Given that research on these tools has yielded somewhat mixed results, we empirically synthesized 33 published and unpublished studies involving 6,196 male adolescents who had committed a sexual offense. We conducted two separate meta-analyses, first with correlations and then with areas under the receiver operating characteristic curve (AUCs). Total scores on each of the tools significantly predicted sexual reoffending, with aggregated correlations ranging from .12 to .20 and aggregated AUC scores ranging from .64 to .67. However, in many cases heterogeneity across studies was moderate to high. There were no significant differences between tools, and although the Static-99 was developed for adults, it achieved similar results as the adolescent tools. Results are compared to other meta-analyses of risk tools used in the area of violence risk assessment and in other fields.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».