MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2908353431 · doi:10.15173/ijrr.v1i3.3800

Evidence-Based Practice in the Evaluation and Treatment of Sexual Offenders

2018· article· en· W2908353431 sur OpenAlexaffabout
John Bradford, Abdullah H Alqahtani, Andrew T Olagunju

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Risk and Recovery · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniversity hospitalForensic psychiatryPsychiatryMental healthMedicinePsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This editorial addresses evidence based medical practice in forensic psychiatry and particularly in the field of paraphilia. John M. Bradford is a Professor in the Department of Psychiatry and Behavioural Neurosciences, McMaster University. He is an Emeritus Professor at the University of Ottawa where he was a founder of the Royal Ottawa Institute of Mental Health Research. He is a Founder of Forensic Psychiatry, granted by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada. Abdullah H Alqahtani is an Assistant Professor and Consultant Psychiatrist at King Fahd University Hospital, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, Dammam, Saudi Arabia. He is currently completing a clinical fellowship in forensic psychiatry at McMaster University - St. Joseph’s Healthcare Hamilton. Andrew T. Olagunju is an academic psychiatrist with a Senior Lecturer position at the College of Medicine, University of Lagos, Nigeria. He is also completing a clinical fellowship at McMaster University - St. Joseph’s Healthcare Hamilton.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,323 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Risk and RecoveryMême sujetPsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual OffendingTravaux en français237 207