The effect of discordance among violence and general recidivism risk estimates on predictive accuracy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous research has shown that the prediction of short-term inpatient violence is negatively affected when clinicians' inter-rater agreement is low and when confidence in the estimate of risk is low. This study examined the effect of discordance between risk assessment instruments used to predict long-term general and violence risk in offenders. METHODS: The Psychopathy Checklist - Revised (PCL-R), Level of Service Inventory - Revised (LSI-R), Violence Risk Appraisal Guide (VRAG), and the General Statistical Information on Recidivism (GSIR) were the four risk-prediction instruments used to predict post-release general and violent recidivism within a sample of 209 offenders. RESULTS: The findings lend empirical support to the assumption that predictive accuracy is threatened where there is discordance between risk estimates. Discordance between instruments had the impact of reducing predictive accuracy for all instruments except the GSIR. Further, the influence of discordance was shown to be greater on certain instruments over others. Discordance had a moderating effect on both the PCL-R and LSI-R but not on the VRAG and GSIR. CONCLUSIONS: There is a distinct advantage when attempting to predict recidivism to employing measures such as the LSI-R, which includes dynamic variables and intervention-related criminogenic domains, over a measure purely of fixed characteristics, such as the GSIR; however, if there is discordance between the risk estimates, caution should be exercised and more reliance on the more static historically based instrument may be indicated.
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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 | 0,122 | 0,423 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».