Examining the predictive validity of the Ontario Domentic Assault Risk Assessment (ODARA) in police departments and pretrial service agencies in the United States
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
Intimate partner violence (IPV) is a pattern of coercive and controlling behaviors that includes emotional, verbal and psychological abuse, sexual coercion and assault, and other forms of physical violence. Without intervention, IPV tends to escalate in frequency and severity over time and, in extreme cases, intimate partner violence can lead to homicide. The need to determine and treat the most serious cases of IPV has brought about a proliferation of statistical assessments and standardized decision-making tools. One such tool is the ODARA, which has performed very well in tests of predictive validity in Ontario, Canada, and may be appropriate for implementation in the U.S. criminal justice system. However, no tests of the predictive validity of the ODARA have been conducted in the U.S.The current research will provide an empirical base for implementation of the ODARA (or a modified version of the ODARA) in the U.S. criminal justice context as well as recommendations for implementation within police departments and pretrial services. The specific aims of the study are as follows: (1) To examine the predictive validity (at 1, 3, and 5 year follow-up) of the ODARA as used by police in a single county (Saco) and in 2 additional counties in the state of Maine, (2) To examine the predictive validity (at 1, 3, and 5 year follow-up) of the ODARA as used by pretrial services in 2 Counties (Denver, CO and Travis County, TX). The inclusion of multiple sites (with geographic and demographic diversity) and larger sample sizes will also assist with providing justification for generalization.
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.
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 | 0,018 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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