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J-GLOBAL ID：201802251913624630   整理番号：18A0379976

小暴力犯罪をperpetratingの高リスクでの米陸軍兵士を同定するために管理データの使用【Powered by NICT】

Using administrative data to identify U.S. Army soldiers at high-risk of perpetrating minor violent crimes

著者 (14件)： Rosellini Anthony J. (Department of Health Care Policy, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Monahan John (School of Law, University of Virginia, Charlottesville, VA, USA) ,  Street Amy E. (National Center for PTSD, VA Boston Healthcare System, Boston, MA, USA) ,  Street Amy E. (Department of Psychiatry, Boston University School of Medicine, Boston, MA, USA) ,  Hill Eric D. (Department of Health Care Policy, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Petukhova Maria (Department of Health Care Policy, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Reis Ben Y. (Predictive Medicine Group, Boston Children’s Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Sampson Nancy A. (Department of Health Care Policy, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Benedek David M. (Center for the Study of Traumatic Stress, Department of Psychiatry, Uniformed Services University School of Medicine, Bethesda, MD, USA) ,  Bliese Paul (Darla Moore School of Business, University of South Carolina, Columbia, SC, USA) ,  Stein Murray B. (Departments of Psychiatry and Family Medicine & Public Health, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Stein Murray B. (VA San Diego Healthcare System, San Diego, CA, USA) ,  Ursano Robert J. (Center for the Study of Traumatic Stress, Department of Psychiatry, Uniformed Services University School of Medicine, Bethesda, MD, USA) ,  Kessler Ronald C. (Department of Health Care Policy, Harvard Medical School, Boston, MA, USA)
資料名： Journal of Psychiatric Research  (Journal of Psychiatric Research)
巻： 84  ページ： 128-136  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0194A  ISSN： 0022-3956  CODEN： JPYA3E  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 米国軍人によるperpetrated暴力犯罪について存在する成長問題。介入は高リスク集団における暴力犯罪を低減するために存在するが,最適な実施は,証拠に基づく標的化を必要とする。本研究の目的は,米国陸軍兵士間の微小な暴力犯罪犯罪を予測するモデルを開発するために機械学習法(段階的と罰則付き回帰,ランダムフォレスト)を使用することであった。予測因子は米陸軍2004 2009の全975,057兵士に利用可能な管理データから抽出した,そのうち25,966人の男性と2728人の女性は最初の基礎小暴力犯罪(単純暴行,恐喝強要脅迫,rioting,ハラスメント)を実施した。社会人口統計学的,陸軍キャリア,刑事裁判,医学・薬学,および文脈的変数を測定する時間的に前の行政記録を用いて,独立した2011 2013試料で試験された分離した雄と雌の予測モデルを構築した。最終モデル予測因子は多様な感情的および物質使用問題のための若年,低教育,初期キャリア段階,前犯罪関与,および外来治療を含んでいた。受信者動作特性曲線下面積は2011 2013試験試料における2004 2009訓練サンプルと0.74 0.82(男性女性)における0.79(男性と女性)であった。2004 2009係数は2011 2013試験試料に適用したとき2004 2009におけるすべての行政記録された犯罪の30.5 28.9%(男性女性)は最高の予測リスクを持つ兵士の5%で,同様な比率(28.5 29.0%)であった。これらの結果は,予防的介入のための暴力犯罪のハイリスクの兵士を標的とする可能性があることを示唆し,このような介入についての最終決定は,介入コストと競合リスクに対する予測された有効性を必要とする。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *陸軍 ,  アメリカ合衆国 ,  女性 ,  ターゲティング ,  機械学習 ,  予測 ,  男性 ,  教育 ,  *犯罪 ,  *暴力行為 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 若年 ,  人口統計学 ,  予測因子 ,  *軍人 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 犯罪犯罪 ,  軍用暴力 ,  予測モデル ,  リスクモデル ,  暴力予測

分類 (1件)： 食品一般  (FJ01010Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 暴力 ,  犯罪 ,  リスク ,  米陸軍 ,  兵士 ,  同定 ,  管理データ