Examining Trajectories of Change on the Dynamic Risk Assessment for Offender Re-Entry (DRAOR)
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic risk scales have largely been evaluated using singular assessment scores, including those obtained at the start of supervision. While this approach includes assessment of dynamic factors, it ignores changes with reassessment, failing to examine whether an instrument is truly dynamic in nature. This is problematic, as proximal risk assessments have consistently outperformed baseline assessments in the prediction of recidivism. In the current study, we examined the dynamic properties of the Dynamic Risk Assessment for Offender Reentry (DRAOR) in 4,736 adults on community supervision in Iowa, United States ( N = 33,965 assessments). As expected, while clients demonstrated statistically significant changes on the DRAOR domains over time, changes were small in magnitude. We also examined the predictive validity of baseline and proximal DRAOR total and domain scores on criminal recidivism and revocation in a larger sample of 11,421 adults in the same jurisdiction. While DRAOR baseline scores did predict both outcomes, prediction did not improve with proximal scores. This conflicted with expected findings from previous research on the DRAOR in New Zealand. The results of both of these research questions indicate there was an overall lack of change reflected in this sample. Potential issues regarding implementation fidelity are discussed. Additional research is needed to examine the dynamic properties of the DRAOR in Iowa given the importance of reassessment data in community corrections.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».