How reliable are Psychopathy Checklist–Revised scores in Canadian criminal trials? A case law review.
Notice bibliographique
Résumé
The Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R; Hare, 2003) is a professional rating scale that enjoys widespread use in forensic and correctional settings, primarily as a tool to inform risk assessments in a variety of types of cases (e.g., parole determinations, sexually violent predator [SVP] civil commitment). Although widely described as "reliable and valid" in research reports, several recent field studies have suggested that PCL-R scores provided by examiners in forensic cases are significantly less reliable than the interrater reliability values reported in research studies. Most of these field studies, however, have had small samples and only examined SVP civil commitment cases. This study builds on existing research by examining the reliability of PCL-R scores provided by forensic examiners in a much more extensive sample of Canadian criminal cases. Using the LexisNexis database, we identified 102 cases in which at least 2 scores were reported (of 257 total PCL-R scores). The single-rater intraclass correlation coefficient (ICC(A1)) was .59, indicating that a large percentage of the variance in individual scores was attributable to some form of error. ICC values were somewhat higher for sexual offending cases (.66) than they were for nonsexual offending cases (.46), indicating that poor interrater reliability was not restricted specifically to the assessment of sexual offenders. These and earlier findings concerning field reliability in legal cases suggest that the standard error of measurement for PCL-R scores that are provided to the courts is likely to be much larger than the value of 2.90 reported in the instrument's manual.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».