The Canadian Criminal Code Provisions for Mentally Disordered Offenders: A Survey of Experiences, Attitudes, and Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically survey Alberta psychiatrists and lawyers regarding their knowledge of, attitudes toward, and experiences with the Criminal Code provisions regarding mentally disordered offenders to better understand the lack of impact in practice patterns. METHOD: A survey design was used, and 2 questionnaires, 1 for lawyers and 1 for psychiatrists, were developed and mailed out. RESULTS: Out of 245 surveys sent to psychiatrists, 141 were returned, giving a response rate of 57%. The number of lawyers practising criminal law could not be determined, and 5273 surveys were sent to all lawyers on the Law Society of Alberta mailing list. Of these, 564 were returned, giving an overall response rate of 11%. The response rate for lawyers practising criminal law is unknown. Overall, lawyers were younger than psychiatrists. Most of the respondents in both groups were men. Overall, attitudes toward offenders with mental illness were very similar among lawyers and psychiatrists. Compared with lawyers, psychiatrists had significantly more correct responses to the items assessing knowledge. With a highest possible knowledge score of 27, the average score was 16 (SD 5.7) for psychiatrists and 13 (SD 7.23) for lawyers. CONCLUSIONS: The lack of familiarity with many of the key provisions among psychiatrists and lawyers is worrisome and suggests the need for educational materials to improve knowledge of the Criminal Code provisions governing mentally disordered offenders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».