Systemic perspective of violence and aggression in mental health care: Towards a more comprehensive understanding and conceptualization: Part 1
Notice bibliographique
Résumé
Aggression and violence (A/V) in mental health care are all too frequent occurrences; they produce a wide range of deleterious impacts on the individual client, staff, organizations, and the broader community. A/V is a multifaceted and highly-complex problem, and is associated empirically with a wide range of phenomena. However, most attempts to reduce A/V in mental health care have invariably focused on one or two aspects of the problem at the expense of a more comprehensive, systemic approach; these have produced inconclusive results. As a result, this two-part paper seeks to: (i) recognize the wide range of phenomena that have been found to have an association with A/V in mental health care; (ii) synthesize these propositions according to fit or congruence into a systemic model of A/V; (iii) explore empirical evidence pertaining to these propositions; and (iv) begin to consider the application of this model to better inform our individual and/or organizational responses to A/V in mental health care. The paper advances a systemic model of these phenomena comprised of four thematic categories, with Part 1 of this paper focusing on the first two categories: environmental and intrapersonal (client-related) phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».