The MMPI-2 as a tool for preventing police misconduct: A Victoria (Australia) police study
Notice bibliographique
Résumé
The Police Department in the State of Victoria, Australia, has been conducting the Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI and MMPI-2) on all recruits since 1985. In 1999, the Victoria Police Strategy and Services Group Tasking Committee commissioned an investigation that would test the usefulness of the MAMPI- 2 in identifying undesirable applicants. Using discipline data held at the Ethical Standards Department (ESD) and psychometric data held by the Force Psychology Unit, this study involved the analysis of the MMPI-2 scores for two independent samples of police officers. The 'undesirables' sample (n = 149) had an inappropriate complaint history, while no members in the 'desirables' sample (n = 151) had any complaints recorded against their names. The two samples were matched for age, years of service, duties and rank. The primary question addressed by this study was whether the sample of members identified as 'undesirables' attained significantly different MMPI-2 scores than members identified as 'desirables'. A discriminant analysis was conducted which produced a predictive model that, overall, correctly classified 81.9 per cent of all the cases. While the predictive model correctly classified 93.0-95.3 per cent of the 'undesirables', only 61.9-68.8 per cent of the 'desirables' were correctly categorised. These findings extend and refine the research literature on psychological testing and the prediction of unethical behaviour by police. They suggest that more use could be made of the MMPI-2 for screening out applicants who are at risk of future misconduct.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».