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Enregistrement W2071263497 · doi:10.1111/jar.12039

Pathways into the Criminal Justice System for Individuals with Intellectual Disability

2013· article· en· W2071263497 sur OpenAlexafffund
Poonam Raina, Tamara Arenovich, Jessica Jones, Yona Lunsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIntellectual disabilitySituational ethicsCriminal justiceIntervention (counseling)PsychologyPsychiatryEconomic JusticeCrisis interventionResidencePsychological interventionBorderline intellectual functioningClinical psychologyCriminologySocial psychologyPolitical scienceDemographySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies focusing on pathways in the criminal justice system for individuals with intellectual disability are limited in that they only study individuals once they are involved in the system and do not consider the pathways into it. The purpose of this study is to examine predisposing factors that lead to various outcomes for individuals with intellectual disability when police are called to respond to their behavioural crises. METHOD: The current study examined the outcome of police response to 138 individuals with intellectual disability in crisis. Following police intervention, 15 individuals were arrested, 76 were taken to the emergency department and 47 received on-scene resolution. Comparisons between the three groups were conducted. RESULTS: The three groups differed in terms of residence at the time of crisis, history of forensic involvement and type of crisis. Police intervention with adults with intellectual disability can happen for different reasons. Both individual and situational predictors explained this outcome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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