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Enregistrement W2625216010

Dissociation: Defining the Concept in Criminal Forensic Psychiatry.

2017· article· en· W2625216010 sur OpenAlexaff
Dominique Bourget, Pierre Gagné, Stephen Floyd Wood

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyForensic psychiatryDissociativeDissociative disordersDissociation (chemistry)AmnesiaPsychiatryForensic sciencePoison controlClinical psychologyMedicineMedical emergency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Claims of amnesia and dissociative experiences in association with a violent crime are not uncommon. Research has shown that dissociation is a risk factor for violence and is seen most often in crimes of extreme violence. The subject matter is most relevant to forensic psychiatry. Peritraumatic dissociation for instance, with or without a history of dissociative disorder, is quite frequently reported by offenders presenting for a forensic psychiatric examination. Dissociation or dissociative amnesia for serious offenses can have legal repercussions stemming from their relevance to the legal constructs of fitness to stand trial, criminal responsibility, and diminished capacity. The complexity in forensic psychiatric assessments often lies in the difficulty of connecting clinical symptomatology reported by violent offenders to a specific condition included in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM). This article provides a review of diagnostic considerations with regard to dissociation across the DSM nomenclature, with a focus on the main clinical constructs related to dissociation. Forensic implications are discussed, along with some guides for the forensic evaluator of offenders presenting with dissociation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations23
Publié2017
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Résumé présentoui

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