Getting People with Serious Mental Illnesses on Track: Insights from the Health-Based Model of Desistance
Notice bibliographique
Résumé
Scholarship from the life-course paradigm has produced much evidence on the crime-reducing benefits of turning points such as securing a good job or developing a stable, positive relationship. Building on these insights, recent work has demonstrated the utility of incorporating health into the study of desistance; for various reasons, both mental and physical health statuses have been shown to influence the likelihood of achieving these key life-course milestones. What is less well understood, however, is how mental and physical health may interact with each other and how this model applies to certain salient subgroups in criminal justice, such as those with serious mental illnesses. Importing the mental health–crime literature, we examine both the main and synergistic effects of mental and physical health on employment focus and relationship worry among a sample of persons with serious mental illness (N = 184). Findings from logistic and ordinary least squares regression models reveal that better physical health is associated with improved employment focus and that this effect is moderated by mental health status. In addition, better physical health is associated with a decrease in worry over one’s relationships. These findings point to the value of including physical and mental health states in life-course and desistance research, studies of persons with serious mental illnesses, and intervention and policy efforts to improve lives and promote desistance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».