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Enregistrement W4200578546 · doi:10.5964/sotrap.3745

Dynamic sexual offense risk assessment using the VRS-SO with indeterminate sentenced men

2021· article· en· W4200578546 sur OpenAlexaff
Mark E. Olver

Notice bibliographique

RevueSexual Offending Theory Research and Prevention · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismRisk assessmentPsychologyNormativeRisk management toolsActuarial scienceRisk analysis (engineering)Applied psychologyCriminologyComputer securityBusinessPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p xmlns="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/JATS1">Indeterminate detention (ID) is a high stakes sanction reserved for exceptionally high risk-high need (HRHN) persons who are deemed to pose an undue risk to public safety. It is one of the most extreme measures that is routinely taken by justice systems to manage sexual violence risk and prevent sexual and violent recidivism. Naturally, risk assessment is most frequently employed as a mechanism to keep dangerous people in custody; but seldom is risk assessment viewed as a possible ticket out for men with an ID designation who have made substantive risk changes and whose risk can be safely managed in the community. This article features applications of a dynamic sexual violence risk assessment and treatment planning tool, the Violence Risk Scale-Sexual Offense version (VRS-SO), with ID individuals and other HRHN men, to assess risk in a dynamic manner to inform risk management efforts and release decisions. VRS-SO data on an ID sample are presented along with clinical illustrations of dynamic risk assessment. Several propositions are made with supporting data from VRS-SO normative research with treated sexual offending samples regarding the use of dynamic tools with ID men and the perils and pitfalls of relying solely on static measures. Ultimately, dynamic risk instruments can be used to track progress and monitor risk change over multiple assessments to inform release and reintegration decisions with ID persons. In this regard, dynamic assessment has the potential to help, rather than hinder, reintegration of ID sentenced persons and can inform safe, fair, and humane decisions.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,351 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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