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Enregistrement W2122008146 · doi:10.1177/0306624x03251096

Dosage of Treatment to Sexual Offenders: Are We Overprescribing?

2003· article· en· W2122008146 sur OpenAlexaffabout
Donna L. Mailloux, Jeffrey Abracen, Ralph C. Serin, Colette Cousineau, Bruce Malcolm, Jan Looman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSex offenderPsychologySex offenseTreatment and control groupsClinical psychologyMedicinePsychiatryInjury preventionPoison controlSexual abuseMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sample of 337 offenders who received treatment in a variety of sex offender treatment programs in the Ontario region of Correctional Service Canada between 1993 and 1998 were divided based on the highest intensity sex offender programming that they received (low, moderate, and high). The three groups were compared with reference to a variety of actuarial risk assessment measures, criminogenic factors, and the number and type of treatment programs completed. It was hypothesized that the high-intensity group would have more criminogenic risk factors, higher actuarial scores, and participate in more treatment programs than both the moderate- and low-intensity groups. The results indicate that in general, the hypotheses were supported. Nonetheless, the results suggest that the low-intensity group may be receiving too much sex offender-specific treatment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,003 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations55
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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