Dynamic violence risk, protective factors, and therapeutic change in a gender and ethnoculturally diverse sample of court-adjudicated youth.
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the predictive properties of three youth forensic measures-the Violence Risk Scale-Youth Version (VRS-YV), Structured Assessment of Violence Risk in Youth (SAVRY), and the Structured Assessment of Protective Factors-Youth Version (SAPROF-YV)-in a diverse court-adjudicated sample of 257 youth referred for assessment and intervention services at an outpatient mental health facility, and followed up an average of 9.4 years in the community. Study measures were rated from court and clinical files, along with treatment participation, and recidivism outcome data were obtained from official criminal records. The three measures had strong interrater and convergent validity, and moderate to high predictive accuracy for violent, nonviolent, and general recidivism. The measures significantly predicted outcome across male, female, Indigenous, and non-Indigenous groups; however, prediction magnitudes showed some variability with respect to specific risk/protection domains and outcome types. Cox regression survival analyses demonstrated incremental predictive validity for each violence risk measure, but not protection measures, with respect to each of the three recidivism outcomes. Moreover, pre-/posttreatment measurements of change on the VRS-YV dynamic factors were significantly associated with decreased nonviolent recidivism, controlling for baseline risk and protection. Violence risk (VRS-YV) and protection (SAPROF-YV) scores have the potential to be integrated in meaningful ways to capture the potential risk-mitigating effects of protective factors. Implications for integrating risk, protection, and treatment change information in clinical-forensic service delivery to diverse and violent youth populations are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».