Tracking and managing high risk offenders: A Canadian initiative.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the current study was to evaluate the utility of a national initiative (the National Flagging System [NFS]) in correctly identifying high risk violent and sexual offenders and facilitating the appropriate application of preventative detention in Canada. A sample of 516 flagged offenders (FOs) was compared with 58 dangerous offenders (DOs) and 129 long-term offenders (LTOs) on demographic variables and risk assessment measures. Recidivism was also examined for a sample of FOs and LTOs. Results found many similarities among the 3 groups but FOs, on average, scored lower on structured risk assessment measures. Despite this latter finding, a significant proportion of FOs were rated as high or very high risk to reoffend according to the risk categories of the risk assessment instruments used in this study and based on percentile rankings. Violent (including sexual) reconviction rates for FOs were also significantly higher when compared to both LTOs and a sample of federal offenders. The base rate for preventative detention designations among FOs was substantially higher than the expected base rate among violent and sexual recidivists, thereby confirming the utility of the NFS. Although the NFS identifies high risk offenders, NFS coordinators would benefit from utilizing structured risk assessments when making flagging decisions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».