Too risky to use, or too risky not to? Lessons learned from over 30 years of research on forensic risk assessment with Indigenous persons.
Notice bibliographique
Résumé
= 237,729, non-Indigenous/White) and four documents identifying culturally relevant factors. Most measures demonstrated moderate predictive validity but often had significant ethnoracial differences, particularly for static measures. The Service Planning Instrument/Youth Assessment Screening Inventory, Level of Service Inventory youth variants, Psychopathy Checklist-Revised and Youth Version, and the Violence Risk Scale and its Sexual Offense version had the strongest predictive validity and least ethnoracial discrepancy. The Static Factors Assessment and Dynamic Factors Identification and Analysis-Revised had the weakest predictive validity. For Indigenous persons, the strongest individual predictors of recidivism were low education/employment, substance abuse, antisocial pattern, and poor community functioning, while mitigating factors that predicted decreased recidivism were measures of risk change (i.e., from culturally integrated programs combining mainstream and traditional healing approaches), cultural engagement/connectedness, and protective factors. In practice, static measures need to be supplemented with dynamic ones, and assessors should select measures with at least moderate predictive validity and ideally the least ethnoracial bias. These conclusions are tempered by the quantity and quality of the literature coupled with the circumstance that some study authors have coauthored tools in this review. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».