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Enregistrement W3123851214 · doi:10.7202/1074199ar

Itinérance, santé mentale, justice

2020· article· fr· W3123851214 sur OpenAlexaffvenue
Laurence Roy, Marichelle Leclair, Michelle Côté, Anne G. Crocker

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut national de psychiatrie légale Philippe-PinelMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs programmes et services ont été développés en vue d’adapter les interventions policières et les processus judiciaires aux besoins des personnes ayant des troubles mentaux, de surcroît lorsque celles-ci sont en situation d’itinérance. La présente étude adopte un devis qualitatif descriptif afin d’explorer l’expérience qu’ont les personnes vivant à la fois une situation d’itinérance et un trouble mental de ces services. L’analyse de six entretiens révèle les représentations complexes que se font les participants de leur implication judiciaire, entre sentiment de responsabilité et d’injustice ; le manque de légitimité vécu dans la plupart de leurs interactions, auquel l’accompagnement offre parfois un contrepoids ; et enfin des perceptions distinctes des services selon leur nature « régulière » ou « alternative ». Les participants mettent à l’avant-plan dans leurs récits les principes de la justice procédurale, en particulier ce que des processus dits « alternatifs » permettent à cet égard, mais également le caractère exceptionnel d’interactions respectant ces principes. Les résultats nous amènent à interroger la capacité des diverses institutions sociales à offrir des services vécus comme justes par les personnes situées au confluent d’identités sociales marginalisées, à différents moments de leurs parcours.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,011

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 Opus0,494
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,009 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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