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Enregistrement W2305806706 · doi:10.1177/0306624x16639973

What Does Success Look Like in the Forensic Mental Health System? Perspectives of Service Users and Service Providers

2016· article· en· W2305806706 sur OpenAlexaff
James Livingston

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisMental healthService providerContext (archaeology)PsychologyQualitative researchApplied psychologyMental health serviceService (business)Principal (computer security)Social psychologyComputer securityComputer sciencePsychiatrySociologyBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outcomes research in forensic mental health (FMH) has concentrated on reoffending as the principal indicator of success. Defining success in one-dimensional, negative terms can create a distorted view of the diverse objectives of the FMH system. This qualitative study examined the complexity of success from the perspectives of people in the FMH system. Interviews were conducted with 18 forensic service users and 10 forensic service providers. Data were analyzed inductively using thematic analysis to identify predominant themes. The participants conceptualized success as a dynamic process materializing across six different domains in the context of the FMH system: (a) normal life, (b) independent life, (c) compliant life, (d) healthy life, (e) meaningful life, and (f) progressing life. The results indicate that people who provide or use FMH services emphasize a broad range of processes and outcomes, apart from public safety, when they think about success.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,389
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,052 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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