Policing Mental Health: The Composition and Perceived Challenges of Co-Response Teams and Crisis Intervention Teams in the Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
Due to an increase in interactions between the police and persons with perceived mental illness (PwPMI), police services have begun deploying specialized crisis responses to more adequately address these calls.One such response is a Crisis Intervention Team (CIT) that is comprised of frontline officers who are specially trained on mental health; another is a Co-Response Team (CRT) where an officer is paired with a mental health practitioner.With police services presumably shifting scarce resources to deploy these responses, it is paramount to understand the challenges they may endure.With little Canadian research on these responses to-date, the purpose of this paper is to document which Canadian police services deploy these responses and how their composition varies by jurisdiction, as well as their perceived challenges.Through a mixed methodological approach, the results indicate that most of the participating services deploy varying compositions of a CIT and/or CRT, but are perceived to endure a variety of challenges which may impede the overall success of these responses.A call for future research is made which may assist Canadian police services in addressing some of the identified challenges.
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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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».