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Enregistrement W2768483296 · doi:10.3138/cjccj.2016-0024

Offender Risk Assessment Practices Vary across Canada

2017· article· en· W2768483296 sur OpenAlexaffvenueabout
Guy Bourgon, Rebecca Mugford, R. Karl Hanson, Marie Coligado

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCarleton UniversityWilfrid Laurier UniversityPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismJurisdictionRisk assessmentPsychologyMeaning (existential)Risk management toolsRehabilitationActuarial scienceDiversity (politics)CriminologySocial psychologyApplied psychologyRisk analysis (engineering)MedicineComputer scienceComputer securityPolitical scienceBusinessLawPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dominant Canadian approach to offender rehabilitation, the risk-need-responsivity (RNR) model, requires assessing offenders' likelihood of recidivism and their criminogenic needs (i.e., risk/need assessments). The current study examines the risk/need assessments routinely used in Canadian corrections and compares their risk category labels. All Canadian jurisdictions used a risk/need tool for general recidivism, most used sex-crime-specific tools, and a few used tools specific to intimate partner violence. There was, however, considerable diversity in the names, number, and meaning of the risk category labels, which could result in different responses to the same individual based solely on the version of the risk tool used in any specific jurisdiction. Our results suggest that increased attention to the meaning of risk category labels could facilitate offenders receiving the most appropriate and fair correctional responses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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