Restorative justice and mental illness : combating the "spider syndrome"
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the experiences and perspectives of three restorative justice (RJ) practitioners who processed cases involving service users with serious and persistent mental illness. Participants were recruited in the United Kingdom with the help of restorative justice contacts in London, England. The three practitioners who came forward took part in one semi-structured interview that lasted approximately one hour. A descriptive framework was used and emerging themes were coded. Research findings show that personal contact along with mental health education appeared to increase participants’ willingness to process RJ cases with service users who have serious and persistent mental illness, due to a subsequent reduction in stigmatizing thoughts and behaviours. The latter are components of what one of the participants referred to as the “Spider Syndrome”: fears and misconceptions that occur due to a lack of knowledge and understanding. This, along with participants’ own recommendations, suggests that mental health training which focuses specifically on skills and raising awareness, in combination with increased exposure to individuals who have serious mental illness, could be an important contributor to enhancing practitioner skill and increasing the use of RJ with such service users. Findings also suggest that restorative justice can be used as a stigma-reducing tool, both at the practitioner and service user level. These insights may hold important implications for social work, mental health and development of practice in the field of restorative justice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».