Sex Offenders Do Change on Risk-Relevant Propensities: Evidence from a Longitudinal Study of the Acute-2007
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have examined the patterns of change in risk-relevant propensities among sex offenders.Given that existing evidence suggests that offenders' risk of reoffending can change across time, the ability to detect change in measures of risk-relevant propensities would be useful for release, management, and treatment decisions.Of the studies that have examined change in such factors among sex offenders, researchers assumed that the observed scores were without error, making it impossible to disentangle the effects of true change from increased reliability.To date, no studies have examined whether this assumption is correct.The current dissertation advances knowledge by examining change in sexual offending risk using statistical models that separate the effects of measurement error from true change.Two studies were conducted, both using repeated assessments of the Acute-2007 scores for sex offenders on community supervision (Hanson et al., 2007).In the first study, the temporal stability of the factor structure of the Acute-2007 was examined across three time-points for 317 sex offenders.The Acute-2007 met the assumption of measurement invariance and, as such, observed changes were attributed to true change on the risk-relevant propensities assessed by the Acute-2007.The factor analyses supported a one-factor model; however, additional analyses found that two factors (i.e., Approach and Collapse factors) were differentially related to other similar risk measures and recidivism.In Study 2, sex offenders were found to decrease on risk-relevant propensities during the course of community supervision.Higher risk offenders were found to change less than lower risk offenders on the Acute-2007 total scores after controlling for initial scores.The rate of offender change also significantly differed across supervision officers on behavioural indicators of intention to reoffend (Approach total scores) but not indicators of coping skills (Collapse Leigh Greiner, Leticia Gutierrez, and Leslie Helmus.You are dear friends.Thank you to Chantal Hermann and my lab mates, both past and current, for their friendship and support during this journey
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».