A Prospective Study on Self-Reported Psychopathy and Criminal Recidivism Among Incarcerated Male Juvenile Offenders
Notice bibliographique
Résumé
The present study examines the utility of three self-report measures of psychopathic traits in predicting recidivism among a sample of incarcerated male juvenile offenders. Participants ( N = 214, M = 16.40 years, SD = 1.29 years) from seven Portuguese juvenile detention centers were followed and prospectively classified as recidivists versus non-recidivists. Area under the curve (AUC) analysis revealed that the Antisocial Process Screening Device–Self-Report (APSD-SR) presented the best performance in terms of predicting general recidivism, with the Youth Psychopathic Traits Inventory (YPI) and the Childhood and Adolescent Taxon Scale–Self-Report (CATS-SR) presenting much poorer results. However, logistic regression models controlling for past frequency of crimes and age of first incarceration found that none of these self-report measures significantly predicted 1- or 3-year recidivism, whether general or violent. Findings suggest there are limitations in terms of the incremental utility of self-report measures of psychopathic traits in predicting recidivism among juveniles.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».