Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD) and Competency to Stand Trial (CST): A Call on Forensic Evaluators to Become Informed
Notice bibliographique
Résumé
Fetal Alcohol Spectrum Disorder affects an estimated 3–5% of the population and results in numerous functional deficits in cognitive, social, and adaptive skills. Additionally, it is estimated that 60% of those who have FASD will become involved in the criminal justice system at some point in their life. Given the high percentage of those with FASD who become involved in the criminal justice system and the significant functional deficits that they experience, it is essential that forensic evaluators become familiar with FASD. It is also important that evaluators are familiar with how this disorder may impair an individual’s ability to participate adequately in the criminal justice system, including competency to stand trial. This article will provide some basic information about the need for forensic evaluators, and those who may refer defendants to forensic evaluators (e.g., attorneys, social workers, jail mental health staff), to become informed about FASD in order to conduct thorough and complete evaluations of competence to stand trial. Because little research has been completed on this issue, information presented in this article is based on literature review and clinical experiences. Basic information about the symptoms of FASD that impact competence to stand trial (CST) as well as proposed techniques for conducting a thorough assessment of CST when relevant FASD symptoms are present will be discussed. Finally, recommendations for training forensic mental health professionals about FASD and its potential impact on a defendant’s competency-related abilities are offered and suggestions for future research are presented.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».