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Enregistrement W2605220379 · doi:10.7202/1039039ar

Le critère de la dangerosité et l’admission involontaire du patient mineur en matière de santé mentale : une impasse pour la pédopsychiatrie?

2017· article· fr· W2605220379 sur OpenAlexaffvenue
Nicholas Léger-Riopel

Notice bibliographique

RevueRevue de l’Université de Moncton · 2017
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La législation concernant la santé mentale dans une variété de juridictions, bien souvent inscrites dans la tradition juridique de Common Law, prévoit la prise en compte d’un critère de dangerosité lorsqu’il est question de l’admission psychiatrique dite « involontaire » d’un patient. Ce texte proposera tout d’abord, la prise en compte du contexte tout particulier qui a mené à l’émergence du critère de la dangerosité comme standard communément utilisé pour juger du caractère justifié de l’admission psychiatrique dite involontaire d’un patient. La partie II identifiera certains obstacles, épistémologiques par nature, identifiés par la littérature s’agissant des limites à l’(in)capacité de la psychiatrie d’établir un risque futur de dangerosité chez un patient. Dans la dernière section, nous évaluerons de quelle manière le critère de la dangerosité trouve une application médico-légale chez l’enfant et les jeunes, tout en soulevant les risques liés à l’adoption d’une norme de l’anormal lors de l’évaluation pédopsychiatrique du patient.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,298 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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