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Enregistrement W3210946536 · doi:10.1080/01924036.2021.1989607

Risk assessment of recidivism in Latin America: assessing the reliability and validity of the Self-Appraisal Questionnaire

2021· article· en· W3210946536 sur OpenAlexaff
Nicolás Trajtenberg, Olga Sánchez de Ribera, José Manuel Andreu Rodríguez, Elizabeth León Mayer, Wadgy Loza

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative and Applied Criminal Justice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismReliability (semiconductor)PsychologyLatin AmericansRisk assessmentValidityTest validityApplied psychologyClinical psychologyPsychometricsPolitical scienceComputer scienceComputer securityLawPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structured risk assessment tools are widely used across the criminal justice systems in western countries. However, little research has been conducted to validate these tools in low and middle-income societies. The aim of this study was to validate a cost-efficient risk assessment tool, the Self-Appraisal Questionnaire (SAQ) in Uruguay, Latin America. The SAQ was administered to a sample of 333 adult male inmates in combination with data from the case file information at the Prison System and self-report. Results showed significant evidence of SAQ’s score reliability (Cronbach α = .91) and concurrent validity with the Self-Report Psychopathy Scale Short Form (r = .62, p < .001). Furthermore, the SAQ showed satisfactory concurrent validity with official data and self-report data for recidivism (AUC = .71 and .75) and for violent recidivism (AUC = .76 and .77). Implications for future research in low and middle-income countries 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 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,185

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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