Article 6: Constructing Risk Assessment Algorithms For Violent, Drug And Property-Related Offenders: An Empirical Approach
Notice bibliographique
Résumé
In the Canadian federal correctional system, the Offender Intake Assessment (OIA) and correctional planning process are primarily focused on addressing static and dynamic risk factors. These core components of OIA were examined to determine whether algorithmic equations tailored across major offence types could potentially be used for administration by means of a hand-held mobile application. In accordance with Schedules in the Corrections and Conditional Release Act, three major offence types, namely Schedule I (violent, excluding murder), Schedule II (drug), and Non-violent (property) were constructed for 6,525 male first releases over a two year period (2016-17 and 2017-18). An Offender Management System database was used to extract a set of 11 static risk indicators and 7 dynamic domain ratings for each case. Also gathered from OMS was whether or not there were any returns to federal custody. A combined static and dynamic risk index yielded impressive predictions of custodial return for violent, drug and property-related offenders with significant AUCs of .76, .70 and .71, respectively. These results suggest that combining static and dynamic factors into scoring algorithms for major offence types can be useful for moving offender risk assessment further towards streamlined applications technology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».