Research Priorities in Mental Health, Justice, and Safety: A Multidisciplinary Stakeholder Report
Notice bibliographique
Résumé
This paper is based on the report following the National Research Agenda Meeting on Mental Health, Justice, and Safety held in Montreal on November 19, 2014, which convened academics; health, social, and legal professionals; and people with lived experience of mental illness from across Canada. The goal was to identify research priorities addressing relevant knowledge gaps and research strategies that can translate into public policy action and improvements in evidence-based services. Participants identified key challenges: (1) inadequate identification and response to needs by civil mental health services and frontline law enforcement, (2) limited specialized resources in forensic and correctional settings, (3) fragmented care and gaps between systems, (4) limited resources for adequate community reintegration, and (5) poor knowledge transfer strategies as obstacles to evidence-based policies. Knowledge gaps were identified in epidemiology and risk reduction, frontline training and programs, forensic and correctional practices, organizations and institutions, knowledge transfer, and rehabilitation. Finally, participants identified potential sources of support to conduct real time research with regard to data collection and sharing. The findings represent a roadmap for how forensic mental health systems can best proceed to address current challenges through research and practice initiatives, drawing from lived, clinical and research experiences of a multidisciplinary group of experts.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».