Interrater reliability of Violence Risk Appraisal Guide scores provided in Canadian criminal proceedings.
Notice bibliographique
Résumé
Published research suggests that most violence risk assessment tools have relatively high levels of interrater reliability, but recent evidence of inconsistent scores among forensic examiners in adversarial settings raises concerns about the "field reliability" of such measures. This study specifically examined the reliability of Violence Risk Appraisal Guide (VRAG) scores in Canadian criminal cases identified in the legal database, LexisNexis. Over 250 reported cases were located that made mention of the VRAG, with 42 of these cases containing 2 or more scores that could be submitted to interrater reliability analyses. Overall, scores were skewed toward higher risk categories. The intraclass correlation (ICCA1) was .66, with pairs of forensic examiners placing defendants into the same VRAG risk "bin" in 68% of the cases. For categorical risk statements (i.e., low, moderate, high), examiners provided converging assessment results in most instances (86%). In terms of potential predictors of rater disagreement, there was no evidence for adversarial allegiance in our sample. Rater disagreement in the scoring of 1 VRAG item (Psychopathy Checklist-Revised; Hare, 2003), however, strongly predicted rater disagreement in the scoring of the VRAG (r = .58). (PsycINFO Database Record
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 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 | 0,029 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».