Critical considerations in the development and interpretation of common risk language
Notice bibliographique
Résumé
Existing risk communication procedures are marred by various well-documented problems and inconsistencies. The Council of State Governments' Justice Center (United States) developed a five-level system for risk and needs communication, to standardize these procedures and to provide a common risk language. Introduction of a common language could constitute a dramatic shift in criminal justice processes, with wide-ranging impacts. This article provides a critical review of the system and its suitability for application to various risk assessment functions. Issues discussed include: applicability to specialist and generalist offending behavior, the characteristics of suitable instruments, statistical and conceptual priorities, barriers to precision in language, and conceptual issues related to changes in risk level. A thorough understanding of each of these issues is necessary to apply the system to new contexts and populations, and facilitate straightforward and precise risk communication. Absent further elaboration of the system, many problems with risk communication will persist.
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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 | 0,432 | 0,526 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,070 |
| Communication savante | 0,030 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».