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Enregistrement W2121175870 · doi:10.1177/0093854810368937

Risk Assessment Among Incarcerated Male Domestic Violence Offenders

2010· article· en· W2121175870 sur OpenAlexaffabout
N. Zoe Hilton, Grant T. Harris, Suzanne M. Popham, Carol Lang

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensEssar Steel Algoma (Canada)Waypoint Centre for Mental Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismDomestic violencePoison controlRisk assessmentInjury preventionSuicide preventionHuman factors and ergonomicsPsychologyOccupational safety and healthPsychiatryPsychopathyDemographyMedical emergencyMedicineComputer securitySocial psychologyPersonalitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is estimated that at least a third of incarcerated male offenders have committed domestic violence, but there is little research on risk assessment among such offenders. The authors tested the actuarial Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA), designed for frontline policing, with 150 incarcerated male domestic violence offenders followed for an average of 8 years (range = 0.1—10.6) and at risk for an average of 5 years (range = 0.0—10.5). The base rate of postrelease charges for domestic violence was 27%, and the mean ODARA score was 5.81 ( SD = 2.06). The ODARA predicted domestic violence recidivism (relative operating characteristic area = .64) significantly better than a general risk assessment, the Level of Service Inventory, and in follow-ups as short as 6 months. The ODARA also predicted recidivism severity and survival. Better identification of victim—offender relationships and measuring psychopathy are challenges for future research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,768

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,334 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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