950 – Achieving Positive Outcome - Reducing Recidivism Within Toronto's Mental Health Court Support Program: The Mount Sinai Hospital Experience
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the recidivism of Mount Sinai Hospital mental health court support program in Toronto, Canada among patients involved in the criminal justice system. It also looks to find relationships between recidivism and factors including gender, age and ethnicity. Method Follow up periods of up to 48 months after the time of initial admission to the program was conducted and the frequency of re-offense was observed. Comparisons for the significance of risk factors were analyzed using t-tests and Chisquare tests. Results 191 clients were admitted to the Mount Sinai Hospital Court Support Program between September 2001 and June 2007. At first admission, the mean ± s.d. age was 35.8 ± 9.8 years (range=18-74 years; n=184). The median age was 35 years. The modal age was 34 years. Of the 191 clients, 16 (8.4%) reoffended. Two of them (12.5%) had a third offense; and 1 (6.3%) had a total of four offenses within this tracking period. it appears that re-offense is more likely between 13 and 24 months. No re-offense was noted beyond the 48 months. The gender distribution was not significantly different between reoffenders and non-reoffenders. The mean age at first admission also did not differ between reoffenders and non-reoffenders. The distribution of ethnic groups among reoffenders and non-reoffenders did not differ. Conclusions The findings seem to indicate that recidivism has no relationship with gender, age and ethnic groups. The comprehensive and length of support services seem more important in preventing recidivism.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».