Psychopathy Checklist Score Predicts Negative Events during the Sentences of Prisoners with Hare Psychopathy: A Prospective Study at a German Prison
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined the predictive validity of the German translation of the Psychopathy Checklist-Screening Version (PCL-SV) for negative events during the course of the prison sentence of German prisoners. METHOD: Using the PCL-SV, we investigated 145 offenders in a German prison at the start of their sentences. We then compared the extreme groups identified by the PCL-SV--the high and low scorers--using a prospective design with respect to negative events and factors during the course of the sentences. This involved the standardized collection of data on both objective records of disciplinary incidents and subjective impressions from prison staff on the basis of operationalized criteria. RESULTS: The high scorers were involved in significantly more disciplinary incidents and were also rated significantly less favourably by prison staff than the low scorers. CONCLUSION: Until now, the PCL has only been shown to predict recidivism following release from prison. The results of our study show that the PCL also has predictive validity for problems during the course of the sentence. It is therefore recommended that the PCL be used routinely at the start of the prison sentence to estimate the likelihood of subsequent difficulties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».