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Enregistrement W2602615063

The prevalence of mental illness within the Indian criminal justice system

2017· book-chapter· en· W2602615063 sur OpenAlexaboutno aff
Mark David Chong, Jamie Fellows, Sonny Jose, Abraham Francis, Kelly-Ann Williams

Notice bibliographique

RevueResearchOnline at James Cook University (James Cook University) · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceMental healthCriminologyPrisonMental illnessPsychosocialSocial WelfareGovernment (linguistics)Political sciencePsychiatryMedicinePsychologyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[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).

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)0,001
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 consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0160,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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