Field Inter-Rater Reliability of the Psychopathy Checklist–Revised
Notice bibliographique
Résumé
Strong inter-rater reliability has been established for the Hare Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R), specifically by examiners in research contexts. However, there is less support for inter-reliability in applied settings. This study examined archival data that included a sample of sex offenders ( n = 178) who entered federal custody between 1992 and 1998. The offenders were assessed using the PCL-R on two occasions. The first assessment occurred at Millhaven Institution, the intake unit for federally incarcerated offenders in the province of Ontario. The second assessment took place upon inmates' transfer to the Regional Treatment Center, which admits federal inmates with intense psychological and psychiatric needs. Intra-class correlation coefficients (ICCs) were calculated for item, total, factor, and facet scores. The ICC absolute agreement for the PCL-R total and factor scores from raters across both settings was slightly better than what has been previously reported by Hare. Results of this study show that the reliability of PCL-R scores in field settings can be comparable to those in research settings. Authors conclude by highlighting the importance of training, consultation, considering different scores for a given item, following the guidelines of the manual in addition to considering measures that enhance neutrality and reliability of findings in the criminal justice system.
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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 | 0,050 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».