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Enregistrement W4381852026 · doi:10.1177/21676968231184278

The Validity of Violence Risk Assessment in Young Adults: A Comparative Study of Juvenile and Adult Risk Assessment Tools

2023· article· en· W4381852026 sur OpenAlexaff
Anneke T. H. Kleeven, Michiel de Vries Robbé, E. Mulder, Arne Popma

Notice bibliographique

RevueEmerging Adulthood · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismRisk assessmentRisk management toolsPsychologyJuvenile delinquencyPredictive validityJuvenilePsychological resilienceClinical psychologyPoison controlDevelopmental psychologyMedicineEnvironmental healthSocial psychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few studies have addressed the application of violence risk assessment for individuals transitioning from youth to adulthood. For 202 young adults released from Dutch juvenile justice institutions this study investigated the predictive validity and potential disparities in impact of juvenile risk assessment tools (i.e., SAVRY [Structured Assessment of Violence Risk in Youth], and SAPROF-YV [Structured Assessment of Protective Factors for violence risk-Youth Version]), and comparable adult risk assessment tools (i.e., HCR-20 V3 [Historical Clinical Risk management-20 Version 3], and SAPROF [Structured Assessment of Protective Factors for violence risk]). Assessments with juvenile and adult risk assessment tools yielded similar predictive validity for violent and non-violent recidivism. Risk and protective factors related to treatability, parents, community participation, resilience, and personality showed individual predictive validity. These findings offer flexibility when applying risk assessment in clinical practice. The choice between youth and adult assessment tools should be made considering the individual’s developmental stage.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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