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Enregistrement W3109626629 · doi:10.1177/0306624x20978204

Does Reassessment Improve Prediction? A Prospective Study of the Sexual Offender Treatment Intervention and Progress Scale (SOTIPS)

2020· article· en· W3109626629 sur OpenAlexaff
R. Karl Hanson, Nicholas P. Newstrom, Sébastien Brouillette‐Alarie, David Thornton, Beatrice “Bean” E. Robinson, Michael H. Miner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCarleton University
Organismes subventionnairesNational Institute of Justice
Mots-clésRecidivismPsychologyScale (ratio)CovariatePredictive powerIntervention (counseling)Longitudinal studySex offenseClinical psychologyHuman factors and ergonomicsPoison controlPsychiatryMedicineStatisticsSexual abuseMedical emergencyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This prospective study examined the predictive validity of the Sex Offender Treatment Intervention and Progress Scale (SOTIPS; McGrath et al., 2012), a sexual recidivism risk/need tool designed to identify dynamic (changeable) risk factors relevant to supervision and treatment. The SOTIPS risk tool was scored by probation officers at two sites ( n = 565) for three time points: near the start of community supervision, at 6 months, and then at 12 months. Given that conventions for analyzing dynamic prediction studies have yet to be established, one of the goals of the current paper was to demonstrate promising statistical approaches for the analysis of longitudinal studies in corrections. In most analyses, static SOTIPS scores predicted all types of recidivism (sexual, violent, and general [any]). Dynamic SOTIPS scores, however, only improved the prediction of general recidivism, and only when the analyses with the greatest statistical power were used (Cox regression with time dependent covariates).

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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