The limits of our knowledge: tracking the size and scope of police involvement with persons with mental illness
Notice bibliographique
Résumé
Significant public discourse has focused recently on police–civilian interactions involving with persons with mental illness (PMI). Despite increasing public attention, and growing demands for policy change, little is actually known about the myriad of ways in which Canadian police encounter PMI in the context of routine police work. To assist policymakers in developing evidence-informed policy, this paper attempts to shed light on present difficulties associated with addressing fundamental questions, such as the prevalence of mental health related issues in police calls for service. To do this, we attempt to map the size and scope of police calls for service involving PMI, drawing on both the available scientific data and the limited knowledge to be gleaned from available police reports. Our focus is on two broad categories of police interactions with citizens: public safety concerns (wellness checks, suicide threats, missing persons, mental health apprehensions) and crime prevention and response (encountering PMI as victims–complainants and (or) as potential suspects). We also explore the challenges policy-makers face in relying on police data and the importance of overcoming weaknesses in data collection and sharing in relation to the policing of uniquely vulnerable groups. This paper concludes with some key recommendations for addressing gaps highlighted.
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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 | 0,019 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».