Chaque âge a ses vertus, comme il a ses défauts Biais liés à l’âge dans la prédiction du risque de récidive criminelle au sein du Level of Service and Case Management Inventory Age-related biases in recidivism risk prediction within the Level of Service and Case Management Inventory Cada edad tiene sus virtudes y sus defectos Sesgo de edad en la predicción del riesgo de la reincidencia delictiva en el Level of Service and Case Management Inventory

Résumé

Malgré la panoplie d’études axées sur la valeur prédictive du Level of Service and Case Management Inventory (LS/CMI), peu de chercheurs se sont penchés spécifiquement sur les biais de cet outil. Pour cette raison, l’âge, une information qui n’est pas utilisée dans le calcul actuariel du LS/CMI, mais qui est jugée incontournable par plusieurs chercheurs pour évaluer et prédire le risque de récidive criminelle des personnes contrevenantes, a été l’objet d’analyses approfondies. Autrement dit, la présente étude propose d’examiner les profils de personnes contrevenantes ayant fait l’objet d’une erreur de prédiction quant à la récidive criminelle par le LS/CMI, et ce, à partir de l’âge et de facteurs interagissant avec celui-ci ne figurant pas dans l’outil. Pour ce faire, des analyses d’arbres décisionnels auprès d’un large échantillon de détenus et de probationnaires québécois (n = 9 807) ont été effectuées. Les résultats suggèrent que l’erreur de prédiction n’est pas aléatoire et que les personnes plus âgées, particulièrement celles ayant été condamnées pour un crime sexuel ou pour un crime lié aux drogues, sont plus susceptibles d’en être l’objet. Tout porte à croire que ces observations seraient largement tributaires du processus d’actuarialisation des outils qui favorise l’utilisation de prédicteurs de la récidive pertinents seulement pour un sous-groupe relativement homogène et important de jeunes adultes.

Mots-clés :

• Âge,
• erreur de prédiction,
• évaluation du risque,
• Level of Service and Case Management Inventory

Abstract

Given the growing interest in the predictive validity of the Level of Service and Case Management Inventory (LS/CMI), researchers have overlooked potential biases within this tool. For this reason, age, a piece of information that is not included in the actuarial calculation of the LS/CMI, but which is considered essential by several researchers to assess and predict criminal recidivism risk, has been the subject of in-depth analyses. More precisely, the study proposes examining the profiles of offenders who have been subjected to a false prediction by the LS/CMI regarding criminal recidivism, based on age and factors interacting with it that do not appear in the tool. Consequently, decision tree analyses were conducted on a large sample of Quebec inmates and probationers (n = 9,807). The results suggest that false predictions are not random and that older offenders, especially those convicted of a sex crime or a drug-related crime, are more likely to experience it. There are several reasons to believe that these observations largely result from the actuarialization process of risk assessment tools, which favours the use of criminal recidivism predictors relevant only to a relatively homogeneous but large group of young adult offenders.

Keywords:

• Corrections,
• false prediction,
• risk assessment,
• Level of Service and Case Management Inventory

Resumen

A pesar del gran número de estudios sobre el valor predictivo del Level of Service and Case Management Inventory (LS/CMI), pocos investigadores han examinado específicamente los sesgos de esta herramienta. Por ello, la edad, un dato que no se utiliza en el cálculo actuarial del LS/CMI, pero que es considerado por muchos investigadores como esencial para evaluar y predecir el riesgo de reincidencia delictiva en los delincuentes, ha sido objeto de un amplio análisis. Precisamente, el presente estudio se propone examinar los perfiles de los delincuentes que fueron mal predichos en cuanto a reincidencia delictiva por el LS/CMI, en función de la edad y de factores que interactúan con la edad y que no están incluidos en la herramienta. Para ello, se han realizado análisis de árboles de decisión en una amplia muestra de reclusos y personas en libertad condicional de Quebec (n = 9.807). Los resultados sugieren que el error de predicción no es aleatorio y que los individuos de mayor edad, en particular los que tienen una condena por delitos sexuales o de drogas, son más propensos a sufrirlo. Esto hace pensar que estas observaciones son en gran medida una función del proceso de actuarialización de las herramientas, que promueve el uso de predictores de reincidencia que son relevantes sólo para un subgrupo relativamente homogéneo y importante de adultos jóvenes.

Palabras clave:

• Edad,
• error de predicción,
• evaluación de riesgos,
• Level of Service and Case Management