MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2323921148 · doi:10.7870/cjcmh-2010-0034

Police-Citizen Encounters That Involve Mental Health Concerns: Results of an Ontario Police Services Survey

2010· article· en· W2323921148 sur OpenAlexafffundvenueabout
Janet Durbin, Elizabeth Lin, Natalia Zaslavska

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMental healthMental illnessWork (physics)Service (business)Community serviceMedicineNursingPublic relationsBusinessPolitical sciencePsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study surveyed police services in Ontario to learn about changes in volume of contacts with persons with mental illness and use of pre-arrest diversion practices between 2003 and 2007, when significant new funding was provided to community mental health services. Participants included 37 municipal services (54% of services serving 92% of provincial population) and the Ontario Provincial Police. Findings indicated a trend of increasing police encounters with persons with mental illness. Police services had a range of diversion practices in place although actual implementation was lower. Some of these practices were implemented after 2005, coinciding with the entry of the new resources, although other system activities during that period also promoted police-mental health system collaboration and pre-arrest diversion. Police service ability to report data improved over the study period, but common reporting practices are lacking. Continuing work to create a provincial standardized database of police-citizen encounter data would facilitate efforts to better understand when and how diversion practices are implemented and with what results.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,311 · 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'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

Citations25
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Community Mental HealthMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207