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Enregistrement W2161394260 · doi:10.1037/1040-3590.15.3.413

A Multisite Comparison of Actuarial Risk Instruments for Sex Offenders.

2003· article· en· W2161394260 sur OpenAlexaff
Grant T. Harris, Marnie E. Rice, Vernon L. Quinsey, Martin L. Lalumière, Douglas P. Boer, Carol Lang

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensQueen's UniversityCentre for Addiction and Mental HealthWaypoint Centre for Mental Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismSex offenderPsychologySex offenseRisk assessmentDeviance (statistics)PsychopathyPoison controlReceiver operating characteristicInjury preventionClinical psychologyPsychiatryDevelopmental psychologySexual abuseSocial psychologyMedical emergencyStatisticsMedicineComputer securityPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four actuarial instruments for the prediction of violent and sexual reoffending (the Violence Risk Appraisal Guide [VRAG], Sex Offender Risk Appraisal Guide [SORAG], Rapid Risk Assessment for Sex Offender Recidivism [RRASOR] and Static-99) were evaluated in 4 samples of sex offenders (N = 396). Although all 4 instruments predicted violent (including sexual) recidivism and recidivism known to be sexually motivated, areas under the receiver operating characteristic (ROC) were consistently higher for the VRAG and the SORAG. The instruments performed better when there were fewer missing items and follow-up time was fixed, with an ROC area up to .84 for the VRAG, for example, under such favorable conditions. Predictive accuracy was higher for child molesters than for rapists, especially for the Static-99 and the RRASOR. Consistent with past research, survival analyses revealed that those offenders high in both psychopathy and sexual deviance were an especially high-risk group.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations357
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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