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Enregistrement W3113979292 · doi:10.1177/0093854820980498

Dynamic Appraisal of Intimate Partner Violence Risk and Need: Results From an Outpatient Treatment Program

2020· article· en· W3113979292 sur OpenAlexafffundabout
Chantal L Schafers, Mark E. Olver, J. Stephen Wormith

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanMinistry of Community Safety and Correctional Services
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRecidivismFacilitatorPoison controlRisk assessmentPsychologyInjury preventionDomestic violenceSuicide preventionHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthClinical psychologyPsychiatryMedicineMedical emergencySocial psychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the psychometric, predictive, and dynamic properties of intimate partner violence (IPV) risk. The sample consisted of 88 men attending an outpatient IPV correctional program. The Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA) was rated at pretreatment using participant files. The Spousal Assault Risk Assessment–Version 3 (SARA-V3) was rated at pre- and posttreatment using collateral information (e.g., facilitator ratings, files) and participant questionnaires. Recidivism data were obtained from a court database with an average follow-up of 15 months. The SARA-V3 and ODARA demonstrated strong convergent validity and predicted violent and general recidivism with moderate to high accuracy; SARA-V3 posttreatment ratings incremented the ODARA in the prediction of recidivism, yet not vice versa. Noncompleters were higher risk and had higher recidivism rates. Changes on the SARA-V3’s Perpetrator Risk Factors domain were significantly associated with decreased recidivism in bivariate analyses and some change associations remained significant with stringent controls for risk. Implications for risk assessment/management, service planning, and future research are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,333 · 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'admission3
Résumé présentoui

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