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Enregistrement W2145401998 · doi:10.1002/9781118133880.hop210015

Forensic Psychological Assessments

2012· other· en· W2145401998 sur OpenAlexaff
James R. P. Ogloff, Kevin S. Douglas

Notice bibliographique

RevueHandbook of Psychology, Second Edition · 2012
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic psychologyForensic sciencePsychologyField (mathematics)Legal psychologyQuality (philosophy)Engineering ethicsApplied psychologyCriminologySocial psychologyEngineeringMedicineEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides an introduction to the field of clinical forensic psychology. It focuses on four general topics. First, we provide a definition of forensic psychology and a discussion of how it fits within clinical psychology, arguing that psychologists who work in the field of forensic psychology must have specialized training and experience in the field. Second, we discuss the legal parameters within which forensic assessments are conducted and note that legal standards establish the parameters of the assessment and help focus the clinician's task. We introduce and discuss the psycholegal content analysis approach to forensic assessment. Next, we review some of the contemporary issues in forensic assessment, including the effect of the clinical versus actuarial debate for the field, the development of the legally informed practitioner model, the roles and limits of general psychological testing in forensic contexts, legal specificity and training in forensic psychology. Finally, we discuss some future concerns that should be addressed in the field. In particular, we raise concerns about quality control in forensic assessment and identify areas that require further development (i.e., civil forensic assessment, forensic assessments with youth, women, and visible minorities).

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), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1750,006

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,346 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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