Concurrent validity of the personality assessment screener in a large sample of offenders.
Notice bibliographique
Résumé
Mental health problems are disproportionately prevalent in forensic and correctional settings, and there have been numerous attempts to develop screening tools to evaluate individuals in such contexts. This study investigates the clinical utility of the Personality Assessment Screener (PAS; Morey, 1997), a brief self-report measure of risk for emotional and behavioral dysfunction, in a large mixed-gender offender sample (N = 1,658). The PAS is a 22-item measure derived from the Personality Assessment Inventory (PAI; Morey, 1991, 2007), a more comprehensive self-report instrument widely used to assess for psychological disturbances among forensic and correctional populations. We examined the ability of the PAS to concurrently predict clinically significant elevations on the PAI and several other indicators of symptomatology and dysfunction. Collectively, results suggest that PAS total and element (subscale) scores show considerable promise in screening inmates for serious problems with emotional and behavioral functioning, though interpretive ranges used to categorize PAS scores in clinical and community settings may require revision for criminal justice populations. We discuss the applied value of the PAS for detecting specific areas of dysfunction relevant to risk management (e.g., aggression, suicidality) and for concentrating resources on offenders with the most immediate and severe need for psychological services. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».