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Enregistrement W2153418178 · doi:10.1177/1079063215574710

What Sexual Recidivism Rates Are Associated With Static-99R and Static-2002R Scores?

2015· article· en· W2153418178 sur OpenAlexafffund
R. Karl Hanson, David Thornton, L. Maaike Helmus, Kelly M. Babchishin

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCarleton UniversityPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGovernment of CanadaPublic Safety Canada
Mots-clésRecidivismNormativeRisk assessmentPsychologyDemographyClinical psychologyActuarial scienceComputer scienceComputer securityEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical actuarial risk tools are routinely used to assess the recidivism risk of adult sexual offenders. Compared with other forms of risk assessment, one advantage of actuarial risk tools is that they provide recidivism rate estimates. Previous research, however, suggests that there is considerable variability in the recidivism rates associated with the most commonly used sexual offender risk assessment tools (Static-99/R, Static-2002/R). The current study examined the extent to which the variability in the recidivism rates across 21 Static-99R studies (N = 8,805) corresponded to the normative groups proposed by the STATIC development group (routine, treatment, high risk/high need). We found strong evidence that routine (i.e., complete) samples were, on average, less likely to reoffend with a sexual offense than offenders in the high-risk/high-need samples (i.e., those explicitly preselected on risk-relevant variables external to STATIC scales). The differences between routine/complete and high-risk/high-need samples, however, were only consistently observed for offenders with low or moderate scores; for offenders with high STATIC scores, the 5-year sexual recidivism rates for these two groups were not meaningfully different. There was only limited evidence to support treatment samples as a distinct sample type; consequently, the use of separate normative tables for treatment samples is not recommended. The current results reinforce the value of regularly updating the norms for empirical actuarial risk tools. Options are discussed on how STATIC scores could be used to inform recidivism rates estimates in applied assessments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations91
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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