Police Encounters Involving Citizens With Mental Illness: Use of Resources and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Few studies have addressed use of resources in police interventions involving individuals with mental illness. The time police officers spend on interventions is a straightforward measure with significant administrative weight, given that it addresses human resource allocation. This study compared the characteristics of police interventions involving individuals with mental illness and a control sample of individuals without mental illness. METHODS: A total of 6,128 police interventions in Montreal, Québec, were analyzed by using a retrospective analysis of police intervention logs from three days in 2006. Interventions involving citizens with (N=272) and without (N=5,856) mental illness were compared by reason for the intervention, the use of arrest, and the use of police resources. RESULTS: Police interventions involving individuals with mental illness were less likely than those involving individuals without mental illness to be related to more severe offenses. However, interventions for minor offenses were more likely to lead to arrest when they involved citizens with mental illness. Interventions for reasons of equal severity were twice as likely to lead to arrest if the citizen involved had a mental illness. After controlling for the use of arrest and the severity of the situation, the analysis showed that police interventions involving individuals with mental illness used 87% more resources than interventions involving individuals without mental illness. CONCLUSIONS: Future studies using administrative police data sets could investigate the use of resources and division of costs involved in new programs or partnerships to better address the interface of criminal justice and mental health care.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».