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Enregistrement W3047113249 · doi:10.1080/1068316x.2020.1798429

Institutional adjustment of young adults undergoing forensic assessment

2020· article· en· W3047113249 sur OpenAlexaff
N. Zoe Hilton, Carla Cesaroni, Elke Ham, Tracey A. Skilling

Notice bibliographique

RevuePsychology Crime and Law · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensOntario Tech UniversityCentre for Addiction and Mental HealthWaypoint Centre for Mental Health CareUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialYoung adultPsychiatryPsychologyVulnerability (computing)PsychosisMedicineClinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescence and emerging adulthood are considered distinct developmental periods and times of peak criminal offending and onset of many major mental disorders. Previous research suggests that adolescents and young adults in adult correctional institutions adjust more poorly than their older counterparts do, and psychosocial adjustment is associated with pre-existing vulnerability. Research with institutionalized young adults is sparse. We studied institutional and psychosocial adjustment of men admitted to a forensic psychiatric hospital. Overall, younger age on admission was associated with previous vulnerability (i.e. adverse childhood experiences) and institutional adjustment (e.g. assaults, management problems), but not psychosocial adjustment (i.e. mood problems, psychosis, social withdrawal). Age had small and inconsistent effects on adjustment measures in regression analyses controlling for length of stay. Comparing the 141 young adults aged 18–24 with 141 men aged 25–59 matched on pre-admission psychiatric and criminal history did not yield age-related group differences. The apparent poorer adjustment of young adults may be attributable to younger onset of psychiatric and criminal justice involvement, resulting in earlier admission to the institution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,305 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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