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Enregistrement W2988326739 · doi:10.22215/etd/2018-13462

Cross-Cultural Validity of Actuarial Risk Assessment Instruments for Individuals in North America with a History of Sexual Offending: Static-99R and Static-2002R

2018· dissertation· en· W2988326739 sur OpenAlexaboutno aff
Seung Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismEthnic groupIndigenousDemographyPsychologyRisk assessmentPoison controlClinical psychologyMedicineMedical emergencySociologyLawComputer securityPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultural bias in structured risk assessment instruments is an important concern given the overrepresentation of certain racial/ethnic minority groups in the criminal justice systems of Canada and the U.S. The goal of this dissertation was to evaluate the cultural bias in predictive accuracy of widely used actuarial risk assessment instruments, Static-99R and Static-2002R, for the overrepresented ethnic minority groups in the criminal justice system in Canada (Indigenous peoples) and the U.S. (Blacks and Hispanics).Study 1 evaluated the predictive validity of Static-99R across three major ethnic groups (White, n = 789; Black, n = 466; Hispanic, n = 719) in the State of California.Static-99R was able to discriminate recidivists from non-recidivists among Whites, Blacks, and Hispanics with a history of sexual crimes (all area under the curve [AUC] values > .70;odds ratios > 1.39).Base rates (at a Static-99R score of 2) with a fixed 5-year follow-up across ethnic groups were very similar (2.4% -3.0%) but were significantly lower than the norms (5.6%).The current findings support the use of Static-99R in risk assessment procedures for individuals of White, Black, and Hispanic heritage; however, Static-99R should be used with caution in estimating absolute sexual recidivism rates, particularly for Hispanics with a history of sexual crime, as it may overestimate the absolute recidivism rates.Study 2 compares the characteristics and risk factors for non-Hispanic Whites (n =797) and Blacks (n = 788) who had been convicted of a sexual crime in New Jersey, USA.The results indicated that Whites appeared more paraphilic, whereas Blacks displayed higher anti-sociality.Despite the differences, the Static-99R predicted equally well for both racial groups: Whites (AUC = .76)and Blacks (AUC = .78).The findings suggest that there may be opportunities to improve treatment for Preface This dissertation is an integrated article thesis, the core of which are three papers by Seung C. Lee that have been accepted for publication or submitted for peer review.Given that these papers had co-authors, we assert that this dissertation is an original and independent work by Seung C. Lee, who was fully involved in setting up and conducting the research, obtaining data and analyzing results, as well as writing the materials presented in the dissertation.The three research papers are as follows: Study 1 (Lee & Hanson, 2017) was published in Criminal Justice and Behavior.The final, published version is reproduced in this dissertation with only minor edits

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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