The Assessment of Psychopathic Personality Disturbance Among Adolescent Male Offenders: Interview Strategies and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Although it is relatively common for some practitioners to assess psychopathic personality disturbance (PPD) among adolescent offenders, little has been said about interview skills and strategies that are helpful for an accurate assessment. Thus, this article provided recommendations for improving interview protocols for the assessment of PPD among incarcerated adolescent offenders. These recommendations were based on experiences interviewing adolescents from the Incarcerated Serious and Violent Young Offender Study and related to: (1) establishing and improving rapport, (2) responding to dishonesty, (3) tailoring the interview for adolescents as opposed to adults, (4) the importance of follow-up questions, and (5) recognizing and responding to symptoms of PPD that emerge during the interview. Vignettes of interviews with incarcerated adolescent males were used to help illustrate recommendations and strategies. Future research should systematically measure what works and what does not work when implementing interview strategies, including whether such strategies generalize across gender and culture.
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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 | 0,121 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».