A qualitative study of forensic patients' perceptions of quasi‐coercive offers of biological treatment
Notice bibliographique
Résumé
At various points in the trajectory through the criminal justice system, a person may be encouraged by the hope of legal benefit to consent to medical treatment. This benefit may consist of diversion from prosecution, a favorable sentence, or parole. This form of legal encouragement has been referred to as legal leverage, quasi-coercive, or quasi-compulsory treatment. In this article, we analyze interviews with 15 men convicted of sexual offenses to explore their reactions to two hypothetical scenarios involving men consenting to a range of treatments intended to reduce risk of recidivism. In particular, we explore their reactions to quasi-coercive treatment using both real and hypothetical forms of biological therapy (e.g., drugs, brain stimulation, surgery), as opposed to psychological counselling. Here, we consider the extent to which these individuals perceive the situation to be coercive, the factors affecting these perceptions, and the ways in which physicians may mitigate perceived coercion. We found there is usually some degree of coercion identified when treatment consent is given in exchange for potential legal benefit, although this fact alone did not necessarily render the practice unacceptable. The degree of concern expressed over this potential coercion was related to the invasiveness and/or permanence of the treatment, and all participants highlighted the necessity of obtaining fully informed consent in the context of legally motivated treatment offers.
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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 | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».