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Enregistrement W4320916563 · doi:10.1080/14999013.2023.2178554

Violence Risk Assessment Tools and Indigenous Peoples: Colonialism as an Underlying Cause of Risk Ratings on the SAVRY

2023· article· en· W4320916563 sur OpenAlexaffabout
Nicole M. Muir, Jodi L. Viljoen, Stephane M. Shepherd

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonialismIndigenousPsychological interventionRisk assessmentCriminologyRisk management toolsPsychologyPolitical scienceSociologyPsychiatryLawComputer securityComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Violence risk assessment tools are used around the world with people who have committed crimes to determine the risk factors that may have contributed to their offending. These tools can carry great consequences for people’s liberty. Violence risk assessment tools are also used with Indigenous people who are overrepresented in the Canadian justice system. A major issue with these risk assessment tools is that they do not use a colonial lens to understand the underlying mechanisms of violence. Using the Structured Assessment of Violence Risk in Youth (SAVRY) as an example, we examined how colonialism underlies risk and protective ratings. Colonialism increases the probability that Indigenous youth will be rated higher on some risk factors on the SAVRY. Novel interventions to reduce Indigenous overrepresentation include addressing the colonial factors behind violence risk and protective factors. Given that colonialism underlies scores on risk assessment tools, service providers need to link risk ratings to colonialism in their service formulations, carefully attend to culturally relevant factors, and provide interventions and support that specifically address colonialism. Suggestions for future research that include Indigenous community involvement are also provided. A short case analysis, cultural formulation and treatment suggestions are provided as an illustration.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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