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Enregistrement W3186376182 · doi:10.1177/00938548211033319

Combining Static and Dynamic Recidivism Risk Information Into the Five-Level Risk and Needs System: A New Zealand Example

2021· article· en· W3186376182 sur OpenAlexaff
Darcy J. Coulter, Caleb D. Lloyd, Ralph C. Serin

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismConcordanceRisk assessmentRisk analysis (engineering)Poison controlHuman factors and ergonomicsPsychologyActuarial scienceComputer scienceComputer securityEnvironmental healthMedicineClinical psychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communicating recidivism risk is individualized to each assessment. Labels (e.g., high, low) have no standardized meaning. In 2017, the Council of State Governments Justice Center (CSGJC) proposed a framework for standardized communication, but balancing the framework’s underlying principles of effective risk communication (and merging static and dynamic information) adds complexity. In this study, we incorporated dynamic risk scores that case managers rated among a routine sample of adults on parole in New Zealand ( N = 440) with static risk scores into the Five-Level Risk and Needs System. Compared with static risk only, merging tools (a) enhanced concordance with the recidivism rates proposed by CSGJC for average and lower-risk individuals, (b) diminished concordance for higher-risk individuals, yet (c) improved conceptual alignment with the criminogenic needs domain of the system. This example highlights the importance of attending to the underlying principles of effective risk communication that motivated the development of the system.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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