Une analyse des qualités psychométriques du <i>Level of Service/Case Management Inventory</i> (LS/CMI) à partir de la théorie des réponses aux items
Bibliographic record
Abstract
Andrews, Bonta et Wormith (2004) présentent le Level of Service/Case Management Inventory (LS/CMI) comme un instrument de quatrième génération afin d'évaluer le risque de récidive criminelle et les besoins en intervention des personnes contrevenantes. La présente étude consiste en une analyse détaillée de la structure interne du LS/CMI fondée sur la théorie des réponses aux items afin d'en déterminer la validité prédictive. Elle a été faite à partir des données prospectives provenant d'un échantillon 17 651 hommes contrevenants suivis sur une période d'un an. L'analyse des réponses aux items indique que les items dynamiques du LS/CMI n'améliorent pas significativement la validité prédictive de l'outil. Les résultats montrent qu'à eux seuls, les items statiques s'avèrent aussi valides que les outils de troisième et de quatrième génération et que le retrait de plusieurs items, principalement dynamiques, n'affecte pas l'indice de validité prédictive. Finalement, les analyses psychométriques soulèvent des questions fondamentales quant à la validité de l'outil, mais également quant à son utilité auprès de personnes contrevenantes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".