Risk Constructs Behind Ontario Domestic Assault Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Actuarial risk assessment measures are often criticized because items are typically historical and do not capture potential change. Latent variable models are used to link historical risk factors to risk domains that may be the target of intervention. Using exploratory factor analysis, we explored the latent factors of the Ontario Domestic Assault Risk Assessment (ODARA) and the extent to which factors predict general, any violent, and IPV recidivism by conducting area under the receiver operating characteristic curve (AUC). We found that the ODARA contains three factors, which could be best attributed as antisocial patterns, victim vulnerabilities, and index offense-related. Antisocial Patterns significantly predicted all outcomes, whereas Victim Vulnerabilities only predicted general reoffending, and Index Offense did not reliably predict any of the recidivism outcomes. Moreover, Antisocial Patterns predicted all recidivism outcomes as well as the ODARA total. Additionally, Antisocial Patterns was able to predict any violent and general reoffending significantly better than Victim Vulnerabilities and Index Offense. Given that only Antisocial Patterns could predict IPV recidivism, our current understanding of factors unique to IPV needs further exploration to increase understanding and conceptualization of factors most strongly associated with IPV offenses, thereby improving the assessment of risk.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».