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Enregistrement W4252458916 · doi:10.31234/osf.io/2xr3m

Improving our Risk Communication: Standardized Risk Levels for BARR-2002R

2021· preprint· en· W4252458916 sur OpenAlexaff
Julie Blais, Kelly M. Babchishin, R. Karl Hanson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCarleton UniversityRoyal Ottawa Mental Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychologyRisk assessmentConstruct (python library)Meaning (existential)Clinical psychologyDevelopmental psychologyActuarial scienceRisk analysis (engineering)MedicineComputer scienceBusinessComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Five-Level Risk and Needs system has been proposed as a common language for standardizing the meaning of risk levels across risk/need tools used in corrections. Study 1 examined whether the Five-Levels could be applied to BARR-2002R (N = 2,390), an actuarial tool for general recidivism. Study 2 examined the construct validity of BARR-2002R risk levels in two samples of individuals with a history of sexual offending (N = 1,081). Study 1 found reasonable correspondence between BARR-2002R scores and four of the five standardized risk levels (no Level V). Study 2 found that the profiles of individuals in Levels II, III, and IV were mostly consistent with expectations; however, individuals in the lowest risk level (Level I) had more criminogenic needs than expected based on the original descriptions of the Five-Levels. The Five-Level system was mostly successful when applied to BARR-2002R. Revisions to this system, or the inclusion of putatively dynamic risk factors and protective factors, may be required to improve alignment with the information provided by certain risk tools.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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