Another Call to Action for Integrating Culture into Forensic Therapeutics.
Notice bibliographique
Résumé
Forensic mental health services provide care for many people of minority ethnicity whose over-representation in these areas is a result of complex structural inequities in society. The need for cross-cultural understanding has long been advocated in forensic practice. Guidance on the integration of culture into forensic assessment has been well described, but little has been written about cultural responsiveness in forensic rehabilitation and recovery-based services. Cultural responsiveness is commonly expressed as a strategic goal for forensic providers, but there is little reported evidence of how to address and measure the effectiveness of cultural responsiveness initiatives. Equity of outcome by ethnicity should be the aim of forensic services, and this requires systematic measurement. Cultural safety, rather than cultural competence, has been promoted as the patient experience services should strive for. A measurement-based care framework can provide tools to evaluate service responses systematically and iteratively to address the challenges in achieving delivery of culturally safe forensic services.
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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 | 0,084 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,031 |
| Communication savante | 0,017 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».