Examining the interrater reliability of the Hare Psychopathy Checklist—Revised across a large sample of trained raters.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of the current study was to assess the interrater reliability of the Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R) among a large sample of trained raters (N = 280). All raters completed PCL-R training at some point between 1989 and 2012 and subsequently provided complete coding for the same 6 practice cases. Overall, 3 major conclusions can be drawn from the results: (a) reliability of individual PCL-R items largely fell below any appropriate standards while the estimates for Total PCL-R scores and factor scores were good (but not excellent); (b) the cases representing individuals with high psychopathy scores showed better reliability than did the cases of individuals in the moderate to low PCL-R score range; and (c) there was a high degree of variability among raters; however, rater specific differences had no consistent effect on scoring the PCL-R. Therefore, despite low reliability estimates for individual items, Total scores and factor scores can be reliably scored among trained raters. We temper these conclusions by noting that scoring standardized videotaped case studies does not allow the rater to interact directly with the offender. Real-world PCL-R assessments typically involve a face-to-face interview and much more extensive collateral information. We offer recommendations for new web-based training procedures. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,068 | 0,138 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».