A Longitudinal Study of Dynamic Risk, Protective Factors, and Criminal Recidivism: Change Over Time and the Impact of Assessment Timing
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessment and risk management are central to most decisions made about offenders, particularly when considering community release after a period of incarceration. Although the field of risk assessment has progressed considerably, there remain limitations within current practices. The present research uses a variety of sophisticated statistical techniques to examine the systematic assessment and reassessments of risk in a large sample (N = 3498) of New Zealand parolees. The validity of the Dynamic Risk Assessment for Offender Re-entry (DRAOR), a measure of dynamic risk and protective factors, was assessed across time in all offenders released on parole. The measure demonstrated acceptable psychometric properties, although future research should seek to refine the subscales as suggested by its factor structure. Beyond validating the DRAOR, this study showed that reconvictions and criminal reconvictions during a two-year follow-up period can be accurately predicted from dynamic risk factors and protective factors (as measured by the DRAOR). Stable and acute dynamic risk scores decreased over time while protective factor scores increased, suggesting that the DRAOR is sensitive to change. Recidivists differed from non-recidivists in stable dynamic risk and protective factors in the month prior to follow-up end and in acute dynamic risk in the second month prior to follow-up end. Reconvictions were accurately predicted from monthly average Stable Risk beginning at parole start and continuing for 12 months of assessments, while Protective Factors were predictive for the first 4 months only. These results indicate that the DRAOR has promise as a valid tool for risk assessment and risk management. The findings of this study highlight the mechanisms by which risk changes over time and provides support for a transitional model of offender re-entry focusing on dynamic risk and protective factors.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».