Lâévaluation du risque en fonction de lââge : lâefficacité de lâévaluation structurée dans la prédiction de la récidive
Bibliographic record
Abstract
Huit instruments d’évaluation du risque ont été appliqués sur 580 délinquants sexuels. Il s’agit du VRAG, du SORAG, du RRASOR, de la Statique-99, de la Statique-2002, du RM-2000, du MnSORT-R et du SVR-20. De plus, les sujets ont été cotés sur la PCL-R, qui vise la mesure de la psychopathie, mais qui a fait ses preuves en matière de prédiction de la récidive (Gendreau, Little, et Goggin, 1996). En vue de mesurer l’efficacité de ces instruments et de la PCL-R, une période de suivi de 25 ans a été observée. Aussi, une division de l’échantillon a été faite par rapport à l’âge au moment de la libération, afin de mesurer les différences entre les délinquants âgés de 34 ans et moins et ceux de 35 ans et plus. Le présent travail vise à répondre à trois objectifs de recherche, soit 1) Décrire l’évolution du risque en fonction de l’âge, 2) Étudier le lien entre l’âge, le type de délinquant et la récidive et 3) Comparer l’efficacité de neuf instruments structurés à prédire quatre types de récidive en fonction de l’âge. Les résultats de l’étude suggèrent que l’âge influence le niveau de risque représenté par les délinquants. Par ailleurs, les analyses des différents types de récidive indiquent que le type de victime privilégié par les délinquants influence également ce niveau de risque. Les implications théoriques et pratiques seront discutées.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".