Gender Matters: An Introduction to the Special Issues on Women and Girls
Notice bibliographique
Résumé
Girls and women represent a minority of forensic mental health and prison populations. However, studies worldwide suggest that there has been a steady increase in the number of girls and women being managed by forensic mental health services and correctional agencies over the past two decades. The vast majority of research in the forensic mental health field, however, remains steadfastly focused on male populations. As such, there are growing concerns about whether the theoretical knowledge we have on male offenders is sufficiently valid and useful for female offenders. There remain substantial gaps in knowledge and debate regarding the importance of gender differences, for instance, in developmental pathways to offending and in violence risk factors and assessment. There is a similar paucity of knowledge on the efficacy of treatment in female offenders and a need for treatment programs that are specifically responsive to the needs and issues of these girls and women. These special issues of the International Journal of Forensic Mental Health dedicated to gender issues in the forensic field marks a substantial effort to enlarge the empirical and theoretical knowledge on (violent) offending, assessment, and treatment in girls and women. In this introduction article, we aim to highlight the relevance of studying gender differences in the forensic field and to provide a brief overview of important gender issues in developmental pathways to offending, gender differences and similarities in the nature of offending, assessment and treatment in forensic mental health care and the criminal justice system. Finally, we provide recommendations for practitioners, researchers, and policymakers to move forward on this topic in the forensic field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».