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Enregistrement W3216440414 · doi:10.15173/ijrr.v4i2.4622

Forensic Psychiatry in Pakistan: An Update

2021· article· en· W3216440414 sur OpenAlexaff
Wajahat Ali Malik, Cameron Arnold, Ahila Vithiananthan, Tariq Hassan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Risk and Recovery · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyForensic psychiatryMental healthPsychiatryGovernment (linguistics)Criminal justiceMedicineLegislationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pakistan is a lower-middle income country in South Asia where forensic psychiatry is often not recognized as a distinct subspecialty of psychiatry. Although evolution toward this direction has begun, more development in this field is needed. Before Pakistan’s Mental Health Ordinance of 2001, much of the mental health legislation and intitutional infrastructure pertaining to the mentally ill offender can be traced back to the Indian Lunacy Act of 1912. The past two decades have witnessed important legal developments in the role of psychiatry in Pakistan’s criminal justice system. This has been seen through the devolution of health-care provision and by an extension of psychiatric service provision from the federation (federal government) to the four provinces. Despite the sparse resources allocated to psychiatry, competent yet scarce psychiatry residents are graduating from Pakistan’s accredited residency programs with an interest in forensic psychiatry. The objective of this article is to reflect on the past, while examining the current state of existing forensic mental health in Pakistan. This article will also address the future trajectory of forensic psychiatry in Pakistan and supports the establishment of forensic psychiatry as a subspecialty in Pakistan.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,361 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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