Some notes on the validation of VRS-SO static scores
Notice bibliographique
Résumé
The present study was a psychometric examination of Violence Risk Scale-Sexual Offender version (VRS-SO; Wong, S., Olver, M. E., Nicholaichuk, T. P., & Gordon, A. (2003 Wong, S., Olver, M. E., Nicholaichuk, T. P., & Gordon, A. (2003). The violence risk scale: Sexual offender version (VRS-SO). Saskatoon: Regional Psychiatric Centre and University of Saskatchewan. [Google Scholar]). The violence risk scale: Sexual offender version (VRS-SO). Saskatoon: Regional Psychiatric Centre and University of Saskatchewan) static item scores in a Canadian multisite sample of 668 treated adult male sexual offenders. Exploratory factor analysis (EFA) of 13 nonredundant Static-99R and VRS-SO static items generated three factors labelled Youthful Aggression, Sexual Criminality, and General Criminality. The factor and total scores converged with Static-99R and VRS-SO dynamic factor scores. Scores on the VRS-SO static items, EFA-derived factors, and total score each significantly predicted 5- and 10-year sexual, violent, and general recidivism through ROC analyses. Cox regression survival analyses showed all three factors uniquely predicted sexual recidivism to varying degrees in the overall sample; however, only Youthful Aggression and General Criminality uniquely significantly predicted violent and general recidivism in the overall sample and among sexual offender subgroups. Implications for theory, clinical practice, and instrument refinement are discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».