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Enregistrement W4223927344 · doi:10.1177/10731911221086050

Forecasting Stalking Recidivism Using the Guidelines for Stalking Assessment and Management (SAM)

2022· article· en· W4223927344 sur OpenAlexafffund
Sarah Coupland, Jennifer E. Storey, P. Randall Kropp, Stephen D. Hart

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStalking, Cyberstalking, and Harassment
Établissements canadiensBC Mental Health & Substance Use ServicesSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRecidivismStalkingPsychologyPredictive validityRisk assessmentPsychopathyPsychopathy ChecklistChecklistClinical psychologyPoison controlIncremental validityInjury preventionTest validityPsychiatrySocial psychologyPsychometricsAntisocial personality disorderEnvironmental healthMedicinePersonalityComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the long-term risk for stalking recidivism and the predictive validity of ratings made using the Guidelines for Stalking Assessment and Management (SAM) in 100 stalking offenders from a forensic clinic. Overall, 45 offenders were convicted of, charged with, or the subject of police investigation for stalking-related offenses during a potential time at risk that averaged 13.47 years. Survival analyses using the Cox proportional hazards model indicated that a composite score of the presence of SAM risk factors was significantly predictive of recidivism and had significant incremental validity relative to total scores on two scales commonly used in violence risk assessment, the Screening Version of the Hare Psychopathy Checklist-Revised (PCL:SV) and the Violence Risk Appraisal Guide (VRAG). Overall ratings of risk made using the SAM, however, were not significantly predictive of recidivism. We discuss the potential uses of the SAM in stalking risk assessment and provide recommendations for future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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