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Enregistrement W3042942994 · doi:10.1177/0033294120939308

The Violent Behavior Vignette Questionnaire (VBVQ): A Measure of Violent Behavior for Research in Forensic and Non-Forensic Settings and Populations

2020· article· en· W3042942994 sur OpenAlexafffund
Kevin L. Nunes, Chantal A. Hermann, Sacha Maimone, Maya Atlas, Brian A. Grant

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVignettePsychologyForensic scienceClinical psychologyViolent crimePoison controlInjury preventionSocial psychologyCriminologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measurement of violent behavior presents serious challenges for research on violence. In the current article, we present initial tests of the construct validity of scores on the Violent Behavior Vignette Questionnaire (VBVQ), which consists of a series of interpersonal conflict vignettes with response options in a multiple-choice format designed to measure current violent behavior. Violent responses on the initial version of the VBVQ generally corresponded to independent indicators of physical aggressiveness and violent behavior among male university students, men in the community, and incarcerated male offenders. We then refined the VBVQ and again tested the validity of its scores in new samples of men in the community and incarcerated male offenders. In both samples, men who selected a violent response option on the VBVQ generally had much higher levels of physical aggressiveness and violent behavior than did men who selected non-violent response options. However, VBVQ responses were not associated with the number of violent offenses in offenders' official criminal records. Our findings provide some support for the use of the VBVQ in lab and correctional/forensic research, but further research is required to determine whether it offers advantages over other measures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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