Experiments in Change: Pretrial Diversion of Offenders with Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to study the outcomes experienced by 2 communities after implementing pretrial diversion of offenders with mental illness. METHOD: The same method of diversion was implemented in a predominately urban and a predominantly rural county. We collected retrospective clinical and offence data from pretrial diversion assessments conducted in court. As well, we measured outcome for the diversion procedure in terms of actual vs expected rates of recidivism. RESULTS: Prior psychiatric treatment was associated with the diverted group, and a criminal history was associated with the nondiverted group. In the larger, urban county the diversion option was offered more often to persons with psychoses, mood disorders, and minor offenses. Conversely, in the smaller rural county diversion was offered most often to persons accused of serious offenses. The recidivism found in urban and rural diverted groups after a year of supervised care was only 2% to 3%, but the rate of use of diversion in both counties was low, owing to selection biases. CONCLUSION: Pretrial diversion of offenders with mental illness accused of minor crimes is eminently feasible for both urban and rural settings, provided that police, crown, and treatment policies are coordinated to favour the treatment option rather than prosecution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».