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Enregistrement W2137628040 · doi:10.1177/1079063213492340

Age, Actuarial Risk, and Long-Term Recidivism in a National Sample of Sex Offenders

2013· article· en· W2137628040 sur OpenAlexaffabout
Terry P. Nicholaichuk, Mark E. Olver, Deqiang Gu, Stephen C. P. Wong

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensMinistry of Community Safety and Correctional ServicesUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismDemographyCohortSex offenderPsychologyRisk assessmentSex offensePopulationPoison controlPsychiatryInjury preventionMedicineSexual abuseClinical psychologyMedical emergencyComputer securitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age at release has become an increasing focus of study with regard to evaluating risk in the sex offender population and has been repeatedly shown to be an important component of the risk assessment equation. This study constitutes an extension of a study of sex offender outcomes prepared for the Evaluation Branch, Correctional Service of Canada. The entire cohort of 2,401 male federally incarcerated sexual offenders who reached their warrant expiry date (WED) within 1997/1998, 1998/1999, and 1999/2000 fiscal years were reviewed for the study. Sexual and violent reconviction information was obtained from CPIC criminal records over an average of 12.0 years (SD = 1.7) follow-up. This study focused upon the cohort of sex offenders who were 50 years or older at time of release (N = 542). They were stratified according to risk using a brief actuarial scale (BARS) comprising six binary variables. For the most part, older offenders showed low base rates of sexual recidivism regardless of the risk band into which they fell. The exception was a small group of elderly offenders (n = 20) who fell into the highest risk band, and who showed high levels of sexual recidivism. The results of this combination of cross-sectional and longitudinal analyses of elderly sexual offenders may have important implications for offender management, particularly in light of the increasing numbers of offenders in Canada who fall into the over 50 age cohort.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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