Pre‐arrest diversion of people with mental illness: literature review and international survey
Notice bibliographique
Résumé
Mental health diversion is a process where alternatives to criminal sanctions are made available to persons with mental illness (PMI) who have come into contact with the law. One form of mental health diversion is pre-arrest, in which the police use their discretion in laying charges. Concomitant with the growth of pre-arrest diversion programs is a growing body of research devoted to the phenomenon. The purpose of this paper is to review the existing literature of pre-arrest diversion, and to report the results of an international survey of pre-arrest diversion programs we conducted to identify evidence-based practices. On the basis of our review and survey, we note that successful pre-trial programs appear to integrate relevant mental health, substance abuse and criminal justice agencies by having regular meetings between key personnel from the various agencies. Often, a liaison person with a mandate to effect strong leadership plays a key role in the coordination of various agencies. Streamlining services through the creation of an emergency drop-off center with a no-refusal policy for police cases is seen as crucial. While there is some indication that mentally ill offenders benefit from their participation in this form of diversion, the evaluative literature has not yet achieved the "critical mass" necessary to create generalizable, evidence-based knowledge. The absence of generally agreed-upon outcomes could lead to the inequitable application of basic principles of diversion. We suggest that indicators, benchmarks, and outcomes must be agreed upon if a comprehensive understanding of pre-arrest programs is to emerge.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».