Cross-sector service use among youth and young adults involved in the Alberta provincial justice system
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionYouth and young adults who are involved in justice and correctional system often have complex service needs and experience poor health and social outcomes. To improve outcomes for these young Albertans, it is important to understand their characteristics and service utilization patterns across health and social areas. Objectives and ApproachThe current analysis provides cross-sector service use information on Alberta youth and young adults aged 12 to 25 who were involved in the criminal justice system from 2005 to 2011. Administrative data linked data across multiple Alberta provincial ministries were used for the analysis. These included over 20 programs and services in areas such as health, education, child intervention, disability supports, income support, and justice and corrections. ResultsOffence types and court outcomes varied by social-demographic characteristics such as age, sex, social economic status, and residential mobility. Elevated mental health and high cost health services use was observed among youth involved in the criminal justice system. Access of social programs such as Child Invention service, Child Support services, Income Support and disability support services was more prevalent among youth and young adults who were involved in the justice system. A higher number of offences was associated with worse education and health outcomes. Conclusion/ImplicationsCross-sector data linkage and analysis offer a unique opportunity for better understanding of clients/patients and services/programs at the broad system level. Knowledge gained through linked data can inform cross-ministry policies and integration of services.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».