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Enregistrement W3132799944 · doi:10.1177/0093854821993512

The Relationship Between Patterns of Change in Dynamic Risk and Strength Scores and Reoffending for Men on Community Supervision

2021· article· en· W3132799944 sur OpenAlexaffabout
Kayla A. Wanamaker, Shelley L. Brown

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic assessmentMultilevel modelRisk assessmentLongitudinal studyRegression analysisPoison controlCommunity integrationPhysical therapyPsychologyMedicineStatisticsComputer scienceComputer securityDevelopmental psychologyMedical emergencyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research is needed focusing on the predictive nature of dynamic risk and strength score changes. The current study includes 11,953 Canadian men under community supervision with Service Planning Instrument re-assessment data. Using a retrospective, multi-wave longitudinal design, hierarchical linear modeling (HLM) was conducted to assess patterns of change in total dynamic risk and strength scores across three to five timepoints over 30 months. Change parameters from the HLM were incorporated into regression models, linking change to three reoffending outcomes: technical violations, new charges, and new violent charges. Results indicated that total dynamic risk scores decreased over time and total dynamic strength scores increased over time, although the rate of change for both was gradual. Change in total dynamic risk scores was predictive of all outcomes, whereas change in total dynamic strength scores only predicted technical violations. Results demonstrated the utility of re-assessing dynamic risk and strength scores over time.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,165 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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