Predicting Recidivism of Aboriginal Youth Offenders: A Look at an Established Risk Assessment Tool and Culturally-Specific Predictors
Notice bibliographique
Résumé
The application of standard risk assessment tools with Aboriginal youth offenders has been a highly controversial practice. Criticisms are premised on the fact that risk/need tools are largely founded on the social and historical experiences of non-Aboriginal offenders. In turn, scholars and practitioners have recommended the use of culturally- specific risk/need factors considering Aboriginal culture and the unique context of Aboriginal people in Canada. The current project consists of two studies designed to contribute to our understanding of these concerns. Study 1 examined the predictive validity (both discrimination and calibration) of the YLS/CMI with both Aboriginal and non-Aboriginal youth offenders. Results found that although the YLS/CMI provides adequate discrimination for Aboriginal offenders (AUCs from .555 to .606), it underestimates the absolute recidivism rates of low and moderate risk Aboriginal youth compared to non-Aboriginal youth. Study 2 explored the utility of PSRs as sources of culturally-specific information and examined the predictive validity of those factors included. Results indicate that although a number of culturally-specific factors predicted re-offending, particularly family breakdown and community variables, PSRs are an inconsistent source of this information. Overall, the findings suggest that the predictive validity of the YLS/CMI with Aboriginal offenders may be improved with increased focus on family breakdown and home community. Implications and next steps for both practice and 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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».