Violence Risk Assessment Tools: Overview and Critical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
One of the important inuences on contemporary conceptions of risk assessment is the risk/ needs/responsivity (RNR) model described by Canadian researchers (Andrews & Bonta, 2006; Andrews, Bonta, & Hoge, 1990; Andrews, Bonta, & Wormith, 2006). is involves the appraisal of three related domains. Risk refers to the probability that the examinee will engage in a certain kind of behavior in the future, typically either violence/violent oending, or criminal oending of any kind, with higher-risk individuals receiving more intensive intervention and management services. is kind of risk classication has typically employed static risk factors, which do not change through planned intervention, although some tools (for example, the Level of Service Inventory [LSI] measures) (see Andrews & Bonta, 2001; Andrews, Bonta & Wormith, 2004) use both static risk factors and risk-relevant needs. Needs are variables describing decits which are related to the probability of such targeted outcomes; they are composed of dynamic risk factors (called criminogenic needs in the RNR model) or protective factors that have the potential to change through such planned intervention. Responsivity refers to the extent to which an individual is likely to respond to intervention(s) designed to reduce the probability of the targeted outcome behavior.
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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 | 0,114 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».