NDPI-predict: A Multi-dimensional Model for Simulating Violent Behavior Risk
Notice bibliographique
Résumé
Violent behavior poses a significant threat to both societal and individual security and has been consistently associated with Callous-Unemotional (CU) traits. These traits, defined by diminished empathy and guilt, are linked to structural and functional brain alterations, including reduced gray matter in the paralimbic cortex, orbitofrontal cortex, and anterior cingulate cortex, alongside decreased connectivity within empathy-related neural networks. Moreover, exposure to childhood trauma and heightened reactivity to violence may intensify CU-related dispositions, thereby elevating the risk of aggression and premeditated harm.Drawing upon the Neurodevelopment Pathway-Driven Intervention (NPDI) model, this study explores the neural and psychological mechanisms underlying CU traits and their contribution to violent behavior, with specific attention to sex-related variations. To evaluate risk, a machine learning framework was developed incorporating key performance metrics (Accuracy = 0.92; AUC = 0.95) and integrating multimodal data sources, neural biomarkers (gray matter volume, functional connectivity, amygdala reactivity), personality indices, and sex. Results distinctly differentiate high-risk from low-risk groups, demonstrating the model’s robust predictive capability. These findings underscore the interplay between neurobiological and personality dimensions of CU traits and highlight the model’s potential application in forensic risk assessment and early intervention.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».