An Assessment of Long-Term Risk of Recidivism By Adult Sex Offenders: One Size Doesn’t fIt All
Notice bibliographique
Résumé
Numerous instruments are available to clinicians for evaluating sex offenders’ reoffense risk. Although they have demonstrated effectiveness in predicting recidivism significantly better than unstructured clinical evaluation, little is known about their predictive accuracy in subgroups of sexual offenders or in the long term. This study was undertaken to evaluate the predictive accuracy of nine instruments (VRAG, SORAG, RRASOR, Static-99, Static-2002, RM2000, MnSOST-R, SVR-20, PCL-R) among three groups of sexual offenders across a 15-year follow-up period. The results indicate that these instruments yielded marginal to modest predictive accuracy for sexual recidivism. A more detailed study of aggressor subgroups indicated that in both the short and the long term, these instruments were more effective at predicting the sexual recidivism of child molesters and the violent and nonviolent recidivism of rapists. Finally, although mixed offenders sexually reoffend more often and more rapidly than do rapists or child molesters, firm conclusions cannot be drawn because of the small number of mixed offenders in the sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».