Erratum to: Trends in Psychological/Psychiatric Injury and Law: Continuing Education, Practice Comments, Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
This literature review of the major topics in the field of psychological/psychiatric injury and law is aimed at developing practice in the area. The field is a fast-developing one, with over ten major topics that it needs to integrate. In particular, the present review focuses on current work on: law (evidence, tort); forensic psychology; assessment and testing; psychological injuries (posttraumatic stress disorder, chronic pain, traumatic brain injury, other); the APA DSM-5 draft (Diagnostic and statistical manual of mental disorders; American Psychiatric Association 2010); malingering; causality; multicultural considerations; disability; the American Medical Association (AMA) Guides to the evaluation of permanent impairment (Rondinelli et al. 2008); models; and treatment. At the end of each section of the article, practice comments introduce critical issues in applying the research to psychological work in the area. Whether undertaking tort evaluations, disability, and treatment plan assessments or treating individuals with psychological injuries, the professional needs state-of-the-art information in all the areas listed in order to remain scientifically informed, comprehensive, and impartial. The article concludes with recommendations for an integrated field in psychological/psychiatric injury and law, study in the field, research in its major areas, best practice policies, for example in assessment and treatment, and model building.
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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 | 0,010 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,028 |
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 ».