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Enregistrement W1976616728 · doi:10.1093/bjsw/bch423

International Perspectives on the Use of Community Treatment Orders: Implications for Mental Health Social Workers

2005· article· en· W1976616728 sur OpenAlexaboutno aff
Jim Campbell, Lisa Brophy, Bill Healy, Anne E. O'Brien

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Social Work · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologySociologyEnvironmental healthPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substantial changes to mental health law and policy have occurred throughout the Western world during the last decade. The drift towards control, particularly in the form of Community Treatment Orders (CTOs), has profound implications for the role of mental health social workers, yet this issue is rarely discussed in academic literature. This paper seeks to redress this gap in knowledge by examining aspects of law, policy and practice using three case studies: Victoria, Australia; Ontario, Canada; and regions of the UK. The paper begins by critically reviewing selected literature on CTOs, revealing competing claims about efficacy and their impact upon service users1 and practitioners. A discussion of policy and practice contexts in the three jurisdictions is then presented and supported with a typology, to illustrate contrasts and comparisons. In their conclusions, the authors assert that mental health social workers often have a crucial part to play in the implementation of CTOs but that this is not always acknowledged in law and organizational policy. Social workers’ roles and responsibilities need to be more explicitly identified in mental health law. At the same time, there should be a continuing debate about how such coercive powers fit with codes of ethics and practice standards, at national and international levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0240,074
Communication savante0,0210,017
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0180,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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