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Enregistrement W2250124424

Firesetting and Mental Health: Theory, Research and Practice

2012· book· en· W2250124424 sur OpenAlexaboutno aff
Geoffrey L. Dickens, Philip Sugarman, Theresa A. Gannon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsonMental healthGlobePsychologyMental health lawPerspective (graphical)PsychiatryIntervention (counseling)Psychological interventionCriminologyMedicineApplied psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arson and other types of deliberate firesetting have major human and financial costs across the globe. People with mental disorder are disproportionately involved and mental health practitioners are frequently required to assess, treat and manage this troubling group. Half of all deliberate fire-related damage is caused by adults and this is the first book to take a comprehensive look at the issue from a mental health perspective. It brings research evidence, theory and practitioner advice into one accessible volume. Leading experts from the fields of psychiatry and psychology present current evidence on epidemiology, biological and psychological aetiology, and developmental aspects of deliberate firesetting. Contemporary overviews of best practice in relation to assessment and intervention, including in women and offenders with intellectual disability, are provided. Legal and fire safety experts present theoretical knowledge and practical advice on the role of mental health professionals in court and in fire prevention in clinical settings. The only available specialist text on firesetting behaviour in adults. Takes a broad mental health perspective and includes essential practical information about the law and fire prevention. Contributions from psychiatry, psychology, law and fire safety experts. International input by authors from the UK, Australia, Canada and the USA.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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