Core Requirements of a Best Practise Model for Police Encounters Involving People Experiencing Mental Illness in Australia
Notice bibliographique
Résumé
A great deal of research has been done in the United States and progress made in assisting police to deal with encounters with mentally ill offenders. Much has been written about crisis intervention teams and their varying degrees of success in the United States, depending on the particular jurisdiction. While the situation there has been well documented in the literature Introduction 39 Methodology 40 The Situation in Western Europe 41 The Perception of Risk 42 A Return to Reinstitutionalisation? 43 The United Kingdom 43 Antistigma Programmes 47 Diversion Schemes 47 The Appropriate Adult 50 A Study of Police Practices and Attitudes in Some Western and Northern European Countries 51 Netherlands 51 Denmark 52 France 52 Norway 54 Greece 54 Central and Eastern Europe 56 Republic of Croatia 57 Conclusion 57 References 58 (Compton et al., 2008), and to a lesser extent the situation in the UK, Canada, and Australia, outside of these areas there is a lack of research literature specifically on this issue. The purpose of this chapter is to provide some coverage of the situation in Europe (including the UK) from such documentation, as is available.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».