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Enregistrement W3112230220 · doi:10.22329/wyaj.v37i0.6565

Litigating in the Time of Coronavirus: Mental Health Tribunals’ Response to COVID-19

2020· article· en· W3112230220 sur OpenAlexaffvenueabout
Ruby Dhand, Anita Szigeti, Maya Kotob, Michael Kennedy, Rebecca Ye

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensUniversity of WindsorYork UniversityThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthHarmPandemicEconomic JusticeCriminologyAddictionPsychiatryPopulationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political sciencePsychologyMedicineLawEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with mental health and addiction issues are disproportionately affected by COVID-19 given the elevated risk of contracting COVID-19 within psychiatric facilities. The impact of the pandemic on this extraordinarily vulnerable population includes the potential for large outbreaks and multiple deaths. There is also the increased risk of serious psychological harm, exacerbating pre-existing mental health and substance use issues and in turn elevating their risk to themselves and/or others. In Part I of this paper, we analyze the procedural barriers to access to justice that arose as a result of the initial responses to COVID-19 by the Consent and Capacity Board [CCB] and the Ontario Review Board [ORB]. In Part V, we include a brief report on how appeals taken from both tribunals have been handled throughout COVID-19 to date. In Part VI, we analyze the discretionary and systemic barriers experienced by people with mental health and addiction issues appearing before the CCB and ORB during COVID-19. We critique recent mental health law cases during COVID-19 where deprivations of liberty interests and substantive equality have occurred, and access to justice for people with mental health and addictions issues has been denied, suspended or impaired. Through a legal analysis of how the pandemic has impacted this vulnerable community of litigants, we hope this research will result in further advocacy and education to prevent outbreaks and death, improve health care practices, and increase access to justice.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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