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Enregistrement W2952789552 · doi:10.1080/14999013.2019.1623349

The Childhood and Adolescent Taxon Scale – Self-Report: Validity Among Male and Female Youths from Forensic and School Contexts

2019· article· en· W2952789552 sur OpenAlexaff
Pedro Pechorro, Michael C. Seto, Isabel Alberto, James V. Ray, Mário R. Simões

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesSolar Energy Technologies Office
Mots-clésForensic sciencePsychologyScale (ratio)TaxonDevelopmental psychologyClinical psychologyBiologyGeographyEcologyCartographyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides the first examination of the Childhood and Adolescent Taxon Scale – Self-report (CATS-SR) proxy measure of the persistent antisocial behavior dimension of psychopathy, based on childhood and adolescent history, in a European context and with female youth. The CATS-SR is evaluated in a sample of 1,134 male and female youth recruited from forensic or school settings in Portugal. The CATS-SR did not significantly differ for male and female youth seen in forensic settings, but was higher in male than female youth recruited from schools, and higher in youth seen in forensic than in school settings. The CATS-SR was positively and moderately correlated with self-report psychopathy construct measures that included items tapping interpersonal and affective facets of psychopathy such as callousness and impulsivity. It also correlated as expected with age of first criminal contact, crime seriousness, conduct disorder diagnosis, drug use, and having unprotected sex. The findings suggest that the CATS-SR has discriminant, convergent, and criterion-related validity, and could therefore be useful in assessments of the persistent antisocial dimension of psychopathy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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