Violence Risk Assessment Tools: Overview and Critical Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,021 | 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 découle