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Enregistrement W2516946846 · doi:10.1177/0093854816667974

Appraising Risk for Intimate Partner Violence in a Police Context

2016· article· en· W2516946846 sur OpenAlexaffabout
Sandy Jung, Karen Buro

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismDomestic violenceContext (archaeology)PsychologyPredictive validityPoison controlHuman factors and ergonomicsSuicide preventionInjury preventionRisk assessmentOccupational safety and healthClinical psychologySocial psychologyMedical emergencyMedicineComputer securityGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the predictive accuracy of three risk assessment approaches for intimate partner violence (IPV) among a sample of 246 male perpetrators who were charged for offenses against their intimate partners. The sample was followed up for an average of 3.3 years, and any new general, violent, and IPV charges and convictions were recorded. The Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA) and a modified 14-item version of the Spousal Assault Risk Assessment Guide (SARA) demonstrated large effects in their ability to predict any reoffending or any violent reoffending and moderate predictive accuracy for IPV offending behaviors. The regionally used approach, Family Violence Investigative Report (FVIR), showed good predictive validity for any future offending but poorly predicted any of the violent-specific recidivism outcomes. Results of the study show that the ODARA was significantly better at predicting violence risk over the FVIR, but paired comparisons did not reveal statistical differences with the SARA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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