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Enregistrement W4288081026 · doi:10.1080/14999013.2022.2105992

Restorative Justice Practices in Forensic Mental Health Settings – A Scoping Review

2022· review· en· W4288081026 sur OpenAlexaff
Krystle Martin, Sayani Paul, Erin Campbell, Korri Bickle

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensOntario Shores Centre for Mental Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthRestorative justicePsychological interventionCriminal justiceForensic scienceGrey literatureEconomic JusticePsychologyCriminologyMedicineMEDLINEPsychiatryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restorative justice has long been considered an important alternative lens to approach illegal and harmful behavior compared to traditional criminal justice approaches. Despite this widespread and successful application, efforts to use this approach within forensic mental health settings have seemingly been minimal. This review aimed to synthesize the available information on the application, evidence for use, and barriers or unique considerations for restorative justice practices within forensic mental health settings. The PRISMA extension for scoping reviews checklist guided our reporting of the results. After conducting an extensive review of the literature, six peer-reviewed articles and five gray literature documents were included. Our results demonstrate that restorative justice approaches in forensic mental health settings are being used by a small number of committed individuals and are not broadly accepted or part of typical care services. The evidence for use of this approach is extremely sparse but do suggest that these interventions could be appropriate in forensic mental health settings as reports for positive impacts are available on three levels, with patients, victims, and organizations. Information about the unique considerations that should be made and how restorative justice in forensic mental health differs from use in other populations is discussed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,357 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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