Predictive accuracy of Static-99R across different racial/ethnic groups: A meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The overrepresentation of numerous racial/ethnic groups in the criminal legal system warrants examination of the cross-cultural applicability of risk assessment tools. Static-99R is a tool used in diverse countries to assess sexual recidivism risk. We conducted a meta-analysis on the predictive accuracy of Static-99R across different racial/ethnic groups. HYPOTHESES: No hypotheses were made regarding discrimination, given that past research could support hypotheses of differential or equivalent accuracy. We hypothesized that Indigenous individuals would score higher on Static-99R than non-Indigenous or White individuals. METHOD: Our search identified 18 eligible documents (from 17 distinct studies) with 41 nonoverlapping effect sizes. These 17 studies examined the predictive accuracy of Static-99R with racially/ethnically diverse men charged with or convicted of sexually motivated offenses. We report analyses using both fixed-effect and random-effects meta-analysis. RESULTS: Indigenous and Black individuals scored significantly higher on Static-99R than their non-Indigenous or White counterparts, with small effect sizes. For discrimination, area under the curve (AUC) values were generally moderate-to-large and statistically significant for all groups in both fixed-effect and random-effects analyses. Within-study subgroup analyses indicated significantly lower accuracy for Indigenous and Hispanic individuals compared with White/non-Indigenous samples (though for Hispanic individuals, this finding was significant only in the fixed-effect analyses). No statistically significant differences in accuracy were found between White and Black individuals. Static-99R significantly predicted recidivism with large effect sizes across two samples of Asian individuals. Two studies supported calibration across Black, White, and Hispanic individuals. Two studies examining calibration of Static-99R for Indigenous individuals had mixed findings. CONCLUSIONS: Given a small number of studies and limitations with both the fixed- and random-effects analyses, readers should interpret findings regarding Hispanic individuals with caution. The analyses clearly found significant but lower accuracy for Static-99R with Indigenous individuals. Potential reasons for this differential accuracy are discussed, along with limitations of the meta-analysis and suggestions for research and practice. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».