Discrimination and calibration properties of Violence Risk Scale scores as a function of Indigenous Canadian heritage in a multisite forensic-correctional sample.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
= 597) persons with conviction histories for violent offenses; approximately, two thirds of whom completed risk-need-responsivity based violence reduction treatment services. Indigenous men tended to score higher on VRS static, dynamic, and total scores and to be classified as higher risk; however, there were no differences between the groups in treatment change. In the aggregate sample, VRS total scores demonstrated broadly medium to large effects in the prediction of violent and general recidivism (median AUCs = .72 [Indigenous] and .71 [non-Indigenous]) across ethnocultural groups. Conversely, VRS change scores (controlling for pretreatment score) were significantly associated with decreased violent and general recidivism for Indigenous persons (median AUC = .62) but considerably less so, with small or lower effects, for non-Indigenous persons (median AUC = .48). These results were upheld when effect sizes were aggregated across the samples through meta-analysis. Calibration analyses demonstrated that integrating risk and change information via logistic regression modeling decreased disparities between ethnoracial groups in rates of recidivism associated with VRS scores. Implications for violence risk assessment, treatment, and management using the VRS with Indigenous persons who have a history of criminal violence are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle