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Enregistrement W2168961643 · doi:10.1177/0306624x01452005

Validity of the Personality Assessment Inventory for Forensic Assessments

2001· article· en· W2168961643 sur OpenAlexaff
Kevin S. Douglas, Stephen D. Hart, P. Randall Kropp

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensBC Mental Health & Substance Use ServicesSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyForensic sciencePersonalityPersonality Assessment InventoryClinical psychologySample (material)Millon Clinical Multiaxial InventoryMinnesota Multiphasic Personality InventoryIncremental validityPersonality disordersTest validityPsychometricsPsychiatrySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Personality Assessment Inventory (PAI) is a relatively newself-report inventory that has become popular in correctional and forensic settings. The utility of thePAI for forensic assessments was investigated in a sample of 127 adult male forensic psychiatric patients. Theoretically relevant PAI scales and subscales were used as predictors of criterion variables of violence, lifetime diagnosis of psychosis, and lifetime diagnosis of personality disorder. Moderate support for the validity of the PAI was found, in that theoretically relevant PAI (sub)scales tended to predict criterion variables, and theoretically unrelated (sub)scales tended not to. The PAI appears to be able to discriminate on major conceptual dimensions in a forensic setting. A clinical description of the sample, based on PAI scales, is also presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,473
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,006 · 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 tête enseignante, 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

Citations57
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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