Prosecution-retained versus court-appointed experts: Comparing and contrasting risk assessment reports in preventative detention hearings.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to compare the risk assessment reports of prosecution-retained (n = 43) and court-appointed experts (n = 68) within the context of preventative detention hearings on variables ranging from the information within the assessment reports (e.g., length) to the conclusions drawn in terms of risk and treatment amenability (e.g., categorical statements of risk). A separate section also focused specifically on psychopathy. Court-appointed expert assessments were significantly longer (d = 0.40, 95% confidence interval [CI] [0.01, 0.78]) and contained more information pertaining to risk factors (odds ratio [OR] = 4.48, 95% CI [1.21, 16.61]) and risk management (OR = 3.15, 95% CI [1.20, 8.25]). Both types of experts communicated risk assessment results in categorical terms and were highly likely to utilize actuarial scales. Less than half of all assessments contained information on dynamic or protective factors. Other than providing a total psychopathy score, the assessments contained very little additional information about the implications of this score for risk management or treatment amenability. Although the results indicate that risk assessment reports between prosecution-retained and court-appointed experts were more similar than they were different, it is also evident that, overall, reports should contain more information on dynamic risk factors and risk management in order to be useful in the context of preventative detention hearings.
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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 | 0,022 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».