MEGA <sup> <i>♪</i> </sup> —Empirical Support for Nomenclature on the Anomalies
Notice bibliographique
Résumé
Applied are empirical findings supporting the authors' previously presented nomenclature identifying two subsets of sexually abusive youth overlooked by most contemporary risk assessment tools: sexually violent and predatory sexually violent youth. The cross-validation findings on an ecologically framed risk assessment tool, MEGA (♪) (Multiplex Empirically Guided Inventory of Ecological Aggregates for Assessing Sexually Abusive Children and Adolescents [Ages 19 and Under]) (N = 1,056 male and female sexually abusive youth, ages 4-19, including youth with low intellectual functioning), from the United States, Canada, England, and Scotland, were utilized. Findings provided normative data, with cutoff scores according to age and gender. Most contemporary risk assessment tools have three levels (low, moderate, and high), which may in fact be limited in assessing the range of risk level. The MEGA (♪) cross-validation established a new range of risk level, with the fourth level (very high) definitively identifying the most dangerous youth, thus empirically supporting the nomenclature of sexually violent and predatory sexually violent youth.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».