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Enregistrement W2999693317 · doi:10.1037/ccp0000478

A prospective multisite examination of dynamic sexual violence risk: Extension and update to Olver, Nicholaichuk, Kingston, and Wong (2014).

2020· article· en· W2999693317 sur OpenAlexaffabout
Mark E. Olver, Terry P. Nicholaichuk, Drew A. Kingston, Stephen C. P. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Consulting and Clinical Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychologySex offensePsycINFOPoison controlRisk assessmentInjury preventionSexual violenceClinical psychologySuicide preventionPsychiatryDemographySexual abuseMedicineMedical emergencyMEDLINECriminologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The present study is an extension and update of Olver, Nicholaichuk, Kingston, and Wong's (2014) prospective multisite examination of sexual violence risk and treatment change on a large federal Canadian sample of 570 treated sexual offenders rated pretreatment and posttreatment on the Violence Risk Scale-Sexual Offense version (VRS-SO). METHOD: The present study featured the clinical application of a risk assessment and treatment planning tool, the VRS-SO, with recidivism outcome data updated by 4 years to a total of 10.2 years. VRS-SO change scores, representing reductions in sexual violence risk from treatment or other change agents (e.g., aging), were reanalyzed in terms of their associations with community sexual, violent, and general recidivism postrelease. RESULTS: = .878 to .938). CONCLUSIONS: The results affirm the dynamic nature of sexual violence risk and demonstrate that structured assessments of change, linked to participation in sexual offense specific treatment, to be associated with decreases in future sexual offending as well as other recidivism outcomes. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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