Use of the ODARA by police officers for intimate partner violence: Implications for practice in the field
Notice bibliographique
Résumé
Despite research demonstrating the validity of the Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA) for appraising risk of subsequent intimate partner violence, gaps remain with regard to its actual use by police officers in the field. The primary goals of the current study were to assess the rate at which the ODARA was used by police officers for intimate partner violence (IPV) in the Canadian context and to identify factors associated with its use. The current study used 142 randomly selected police files meeting criteria for IPV from three police agencies in an Atlantic Canadian province, following province-wide training on domestic violence and the ODARA. The ODARA was used by police in 60.3% of cases, though more commonly when physical Violence was present at index (70%). Significant ODARA use variation was noted across the three police gencies. ODARAs were more likely administered when the suspect was using drugs/alcohol (76.4%), the incident was between parties in a current intimate relationship (67.0%), when physical violence occurred in the index event (70.6%), and when a weapon was used (84.2%). Decisions to arrest and recommend charges to the prosecutor were predicted by higher ODARA total scores, above and beyond the influence of the police organization, suspect/victim characteristics, and incident context variables. Results are discussed in the context of police discretion/decision-making and the need for stronger implementation and policy use guidelines for risk appraisal by police officers, which includes a better understanding of IPV and the ODARA.
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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 | 0,024 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».