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Enregistrement W4408153339 · doi:10.1080/00223891.2025.2469268

Criterion Validity of the Psychopathy Checklist in Legal Contexts: An Updated Meta-Analysis

2025· review· en· W4408153339 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Holper, Caroline Ehrbar, Fabienne Fancellu, Nicole Hauser, Elmar Habermeyer, Andreas Mokros

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality Assessment · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychopathyChecklistPsychopathy ChecklistMeta-analysisTest validityValidation testCriterion validitySocial psychologyPsychometricsConstruct validityAntisocial personality disorderClinical psychologyPersonalityPoison controlCognitive psychologyInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Psychopathy Checklist (PCL) scales are the most widely used instruments in the assessment of psychopathic personality traits. This updated meta-analysis represents the most extensive synthesis of the PCL scales' criterion validity regarding recidivism and institutional outcomes in legal contexts. According to the results, the PCL total score and Factor 2 criterion validity were moderate and significantly higher for Factor 2 than the total score. The criterion validity of Factor 1 was small and significantly lower than Factor 2 and the total score. The criterion validity of the PCL total score varied considerably between outcomes, with moderate effect sizes for general and violent recidivism, institutional misconduct and violence, and small effect sizes for sexual and intimate partner violence recidivism. A moderator analysis indicated country and sex as the only significant predictors moderating the PCL scales' criterion validity. The total score and Factor 2 were less predictive in the United States than in Canada and Europe for institutional violence. Factor 1 was more predictive in females than males for general and violent recidivism. The present findings may support decision-makers in interpreting the prognostic value and limitations of the PCL scales in the criminal justice system. .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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