Validating the Predictive Accuracy of the Static Factors Assessment (SFA) Risk Scale for Federally Sentenced Offenders in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Static Factors Assessment (SFA) is used by the Correctional Service of Canada to assess criminal risk. It includes 137 items in three sub-components: the Criminal History Record (CHR), Offence Severity Record (OSR), and Sex Offence History Checklist; the first two sub-components are examined in this study (109 items). Although the SFA has been used for all federal offenders for nearly 20 years, there are no studies examining its ability to predict community outcomes. This study included 8,767 federal offenders within a five-year follow-up period, and it examined revocations without an offence, readmissions for any offence, and readmissions for a violent offence. The overall SFA, CHR, and OSR were related to recidivism outcomes, although the sum of the items in the CHR significantly out-predicted the overall SFA rating. Most items in the CHR had significant predictive accuracy, whereas roughly half the OSR items were predictive; nonetheless, the OSR added positive incremental validity to the CHR. The SFA overall rating and the CHR and OSR sub-components are valid for offender risk assessment with Canadian federal offenders, although the current results suggest that improvements to the SFA should be undertaken.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».