Cross Validation of the Self-Appraisal Questionnaire (SAQ): A Tool for Assessing Violent and Nonviolent Recidivism in Australian Offenders
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine whether the Self-Appraisal Questionnaire (SAQ; Loza, 1996), a self-report measure designed to predict recidivism, which was found to be psychometrically sound with Canadian male offenders, would also be reliable and valid for use with Australian male offenders. The SAQ consists of 72 items; with 6 subscales that measure offenders' criminogenic risk/need areas. The SAQ was administered to 116 male offenders incarcerated in rural southwestern Australia, along with the Psychopathy Checklist — Revised (PCL-R; Hare, 1991) and the Violence Risk Appraisal Guide (VRAG; Harris, Rice, & Quinsey, 1993). Data related to the offenders' criminal history were collected via review of institutional files. The Cronbach alphas for the SAQ subscale scores ranged from .68 to .76. The correlations between SAQ total score and subscale scores ranged from .48 to .86. The SAQ subscales significantly correlated with other instruments assessing recidivism. Offenders with high SAQ total scores had significantly more total number of offences, higher numbers of breaches of conditional releases, and higher numbers of violent offences. Offenders who committed violent offences scored significantly higher than those who committed nonviolent offences. These results support the previous findings establishing the reliability and validity of the SAQ for use with Canadian offenders and suggest that the SAQ may have applicability for use as an instrument for predicting violent and nonviolent recidivism in Australian populations. A follow-up predictive study is needed to further validate the SAQ on Australian offenders, and other offender populations, to widen its applicability.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».