Doing Better with “Bad Kids”: Explaining the Policy-Research Gap with Conduct Disorder in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Conduct disorder (severe and persistent antisocial behaviour in children and youth) is an important community mental health problem in Canada and has been the focus of considerable recent public policy debate. Good research evidence is available on effective (and ineffective) interventions for conduct disorder. Paradoxically, however, relatively little of the research evidence is incorporated into policy decision-making. There is a policy-research gap. An example (Hamilton, Ontario) is used to illustrate this gap. The gap is then explained using a framework for health policy analysis that incorporates values, institutional structures, and information. Values and institutional structures greatly outweigh research evidence in influencing current Canadian policy-making for the problem of conduct disorder. Possibilities for improving the situation are suggested. The youth who sprang his girlfriend from Arrell Youth (secure custody) Centre has a record many career criminals would envy. Unfortunately for society, he just turned 15 and has discovered an interest in illegal handguns. “This is a one-kid crime wave,” said a Hamilton-Wentworth police officer who spoke on condition of anonymity. “He's not like other child criminals—not even close. He's a bad kid.” That kid is in police custody today (Herron, 1995).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».