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Enregistrement W1970492534 · doi:10.1080/14999013.2011.625591

International Trends in Demand for Forensic Mental Health Services

2011· article· en· W1970492534 sur OpenAlexaffabout
Erika M. Jansman-Hart, Michael C. Seto, Anne G. Crocker, Tonia L. Nicholls, Gilles Côté

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresInstitut national de psychiatrie légale Philippe-PinelUniversité du Québec à MontréalBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic scienceMental healthPsychologyPsychiatryForensic psychiatryCriminologyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deinstitutionalization, changes in both criminal and civil law, and the use of the criminal justice system to manage problematic behavior by individuals with serious mental illnesses have affected the number of people entering forensic mental health systems. This review examines data revealing trends in demand for forensic services in Canada, the United States, and internationally. The number of beds and resources allocated to forensic mental health services has steadily increased not only in Canada, but in other countries across the world. In Canada, the number of new accused entering the system doubled annually from 1992 to 2004. In the United States, the number of individuals found not guilty by reason of insanity (NGRI), forensic beds and forensic expenditures have all increased dramatically in recent years. Furthermore, countries in Western Europe – Austria, Denmark, England, Germany, Ireland, Italy, the Netherlands, Spain and Switzerland – have reported an increase of 110%, on average, in the number of forensic beds between 1990 and 2006. These increases have implications for both forensic and non-forensic mental health services. Suggestions to reduce forensic demand and increase the successful reintegration of forensic clients into the community are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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