Can Stalking Be Used as a Risk Factor in Predicting Rates, Severity, and Frequency of Intimate Partner Violence Recidivism?
Notice bibliographique
Résumé
Research has indicated that stalking is a prevalent crime in North America. Despite this concern, the current laws do not adequately protect victims from stalking recidivism. This contributes to victims often being revictimized. Moreover, victims may experience many detrimental concerns, particularly prolonged psychological and social problems. Stalking-related behaviours have also been associated with intimate partner violence (IPV). Specifically, stalking victims are at risk of experiencing more severe physical violence from a former partner. Although there are many validated IPV risk assessment tools such as the Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA), stalking risk tools have been found to be moderate, at best, in terms of their psychometric properties. The aim of this study is to examine whether IPV perpetrators who have stalked their victims differ from those who do not stalk in terms of recidivism risk, rates, frequency, and severity. Additionally, we examine whether stalking can be used as a risk factor to better predict the time until recidivism occurs. This study initially included 249 IPV cases that were reported to police in 2017. One hundred of these cases were selected for follow-up and were coded for recidivism outcomes. Results indicate that those who stalk differ on some recidivism variables from those who do not stalk. Moreover, the addition of stalking as a risk factor to the validated risk tool, ODARA, did not incrementally improve prediction of the time until recidivism occurred. The implications of these findings will be discussed. Department: Psychology Faculty Mentor: Dr. Sandy Jung
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».