Bath Institution The predictive accuracy of the Psychopathy Checklist–Revised, Level of Service Inventory– Revised, HCR-20, Violence Risk Appraisal Guide, and the Lifestyle Criminality Screening
Notice bibliographique
Résumé
Form were compared in a sample of male offenders. Both correlations and receiver operating characteristics measured the relationship between the instruments and the predictive outcome criteria of institutional misconduct and release failure. Although some instruments performed better across the outcome measures, there were no statistical differences in predictive accuracy among the instruments. Classification of persons and prediction of behaviors are funda-mental goals in forensic settings, and much effort has been spent on pursuing these goals. The attainment of these goals leads to equita-ble judgments of clients and a more efficient administration of the criminal justice system. Soon after an individual comes into contact with the criminal justice system, there are decision points where an 471 AUTHORS ’ NOTE: Gratefully acknowledged are Roberto Di Fazio and Jeanne Clark for their assistance with the study. Also acknowledged are John Reddon, Adelle Forth, and Ralph Serin for their comments. The views expressed in this article are those of the authors and do not necessarily reflect the views of the Correctional Ser-vice of Canada. Correspondence should be addressed to Daryl G. Kroner, Pittsburgh
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».