Risky Business: The Role of Psychopathy and Violence Risk Assessment in Forensic Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
Forensic decision-making is often subject to irrelevant influences (Hilton & Simmons, 2001) and disregards pertinent risk factors (McKee et al., 2007).Although this seems to be improving (Crocker et al., 2014), research has failed to examine if any progress has been made in almost a decade.Forensic psychiatric hospital files were retrospectively coded for 89 male Not Criminally Responsible on Account of Mental Disorder patients that had a Review Board (RB) hearing between 2007-2014 to investigate whether items from four empirically supported risk measures, the Violence Risk Appraisal Guide, the Historical Clinical Risk Management-20, the Psychopathy Checklist-Revised, and the Structured Assessment of Protective factors were considered.Just over half of expert reports and one quarter of RB rationales noted use of a structured risk assessment which increased over time.Despite inconsistency of use, empirically supported factors were frequently discussed and centered on mental health, treatment, criminal history, and reintegration.Overall, disposition decisions were predicted by discussion of both empirically supported risk and protective factors, however, still appear to be biased by irrelevant influences such as attractiveness.In spite of improvement, the results highlight the need for policies to ensure greater structure in how risk assessments are implemented into the decisionmaking process.
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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 | 0,012 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».