Comparing Indian and White men charged or convicted of sexual offences on the Static-99R and STABLE-2007
Notice bibliographique
Résumé
Concerns have been raised regarding the cross-cultural validity of risk assessment scales. This study compared the risk and need profiles of Indian (South Asian) and White men charged or convicted of sexual offences. It also examined the predictive accuracy of Static-99R and STABLE-2007, and the constructs of sexual criminality, general criminality, and youthful stranger aggression for violent and any recidivism. The study sample consisted of 2765 White and 158 Indian men supervised by British Columbia (B.C.) Corrections between 2005 and 2013. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used to examine group differences between Indian and White offenders. Cox regression analysis was used to examine predictive accuracy. Compared to White men, Indian men demonstrated generally lower risk except that Indian men were more likely to have unrelated and stranger victims and demonstrate hostility towards women. Both Static-99R and STABLE-2007, and the main risk constructs significantly predicted violent and any criminal recidivism for Indian men. Static-99R and STABLE-2007 appear supported for use with men of Indian ancestry. Plausible explanations for the study findings as well as further implications for research and practice are discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».