Predictive validity of Stable-2007 in incarcerated samples
Notice bibliographique
Résumé
Some are unclear whether risk assessment instruments, specifically dynamic risk instruments, have demonstrated utility in the risk estimation, treatment recommendations, and monitoring change over time in men at risk for or under sentence of Indeterminate Detention (ID) for sexual offenses. We compare two datasets, the first consisting of individuals representing a routine sample of persons convicted of a sexual offense and the second of men representative of a high risk/needs sample. These two distinct samples (n = 442, mean Static-99R score = 2.4; n = 168, mean Static-99R score 4.5) were then also scored on the Stable-2007. For both groups this scoring occurred in an institutional setting. The Stable-2007 predicted sexual recidivism in Sample 1 independently and in conjunction with the Static-99R. In the high-risk sample the results were the same. In both samples a compound outcome variable (Sexual + Violent reoffense) was also calculated with the Stable-2007 predicting the compound outcome variable in Sample 1 but not Sample 2. This is interesting in that it suggests that the Stable-2007 assesses constructs specific to sexual re-offense in higher risk offenders and not general traits of violence or common anti-social behaviour. Limitations and directions for further research are discussed.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».