Experience of collaborative research practice in forensic mental health
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the paper is to share the experience of multi‐national, funded research practice and to explore some of the issues related to conducting such studies in forensic practice. The BEST Index is a normative forensic risk assessment instrument that can be implemented through the different levels of security. It benefits the patient as it is a structured assessment instrument for assessing, planning, implementing and evaluating care in the context of risk assessment. A large‐scale, five‐country EU‐funded study was conducted to validate the instrument and to develop educational tools. Some published description of research experience exists but does not cover the issues for people new to high‐level research studies or the partnership working that is required to make multi‐national, multi‐lingual studies work to the benefit of the patient. Many issues arose during the study and those considered important to deal with, and the actions taken, are described, including ethical issues, management and organisational issues, and ‘the long haul’. Being new to research and coming straight in to this kind of large‐scale clinical research requires preparation and thought.
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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 | 0,166 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».