Das Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA) – Validität und autorisierte deutsche Übersetzung eines Screening-Instruments für Risikobeurteilungen bei Intimpartnergewalt
Notice bibliographique
Résumé
On average one third of all women are victimised by intimate partner violence at least once in their life. Many women are affected repeatedly. To efficiently reduce the risk of repeated violence a reliable and valid risk assessment is needed. To date several risk assessment tools have been published in the field of intimate partner violence. There is a strong demand for such tools to be applicable by a wider range of practitioners (e.g., police officers, hospital and victim services' staff) to reliably assess cases of intimate partner violence and recommend further interventions. By developing the Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA) it was the authors' aim to provide a brief risk assessment tool which can be scored on the basis of only few and easily collectable information and which efficiently discriminates between low-risk and high-risk offenders of intimate partner violence. Previous replication studies found moderate to good and on average higher power of discrimination of the ODARA compared to other risk assessment tools in the field. However, for the German speaking countries robust findings are still lacking. In the present publication a scientific and authorised translation of the ODARA is provided.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».