Predicting and understanding risk of re-offending: the Prisoner Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessment and risk management are key components of the Government’sproposals to detain and treat individuals with Dangerous and Severe PersonalityDisorder (DSPD). Accuracy in risk assessment plays a major role in identifi cation ofthe small group of individuals thought to pose a very high risk of harm to society andin monitoring their level of risk during and after treatment (Douglas et al., 2005). ThePrisoner Cohort Study was a research project originally commissioned by the HomeOffi ce as part of the DSPD programme to evaluate the predictive accuracy of a rangeof currently available risk assessment instruments for future violent and sexual reoffending.The main aims of the study were to test the accuracy in a UK populationof the risk assessment devices and instruments currently being piloted for use in theDSPD centres in predicting serious re-offending, and to identify the best instruments interms of their accuracy in prediction. Most risk assessment instruments included in thisstudy were previously validated on US/Canadian male prisoners or forensic patientswithout further differentiation. The study also examined the prevalence of offenderspotentially classifi able as having DSPD on the basis of the currently available riskinstruments and personality assessments, and their dangerousness in terms of reoffendingafter release into the community. This report focuses on male offenders andviolent re-offending. Data collection for sexual re-offending and for female offenderswas ongoing at the time of the preparation of this report. Findings are thereforepresented for men serving determinate sentences for violent or sexual index offencesinterviewed in the fi rst phase of the study (N=1396).
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».