The prevalence of mental illness within the Indian criminal justice system
Notice bibliographique
Résumé
[Extract] In recent years, the provision of social work services has become an increasingly indispensable element within the criminal jus- tice system (Treger & Allen, 2007), most notably in countries such as the United States, Canada and Scotland (Champagne & Felizardo, n.d.; Scottish Government, 2010; Treger & Allen, 2007). Variously labelled as criminal justice, correctional or forensic social workers (Wilson, 2010), these practitioners now represent one of the foremost providers of bio-psychosocial services to offender populations and victims of crime in these countries. Whether in collaboration with other criminal justice professionals-the police, prison wardens, probation/parole officers-or with colleagues who specialise in diverse fields such as housing, employment, child welfare, mental health, clinical or education, social work intervention and support is now regarded as fundamental in frontline services as well as administrative functions. These specialist skills may be utilised in a number of ways, for example, in adult prisons, youth detention centres, The Prevalence of Mental Illness within the Indian Criminal Justice System 51 probation and parole agencies, the courts, community-based non-profit or non-governmental organisations (NGOs), faith- based agencies as well as primary health and behavioural clinics that serve low socio-economic status clients, many of whom themselves are ex-convicts (Wilson, 2010, p. 1).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».