A critical ethnographic perspective on risk and dangerousness in forensic psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
In the Canadian forensic psychiatric context, the concepts of risk and dangerousness interact, intersect, and morph into the notion of significant threat to the safety of the public. Stemming from the results of a critical ethnography of the Ontario Review Board, this article unpacks the central role of forensic psychiatric nursing, as an example of a 'psych' discipline (e.g., psychiatry and psychology), in a system that is built to produce risky persons and to legitimize their detention and supervision. By using excerpt of interviews conducted with nurses, ethnographic observations of Review Board hearings, and other documentary artifacts, the findings illustrate how rationalizations of risk and dangerousness are contingent on space, time, and observer. Depending on the time of the assessment or on the health-care professional who performs it, different elements including, but not limited to, mental illness, interpersonal relationships, financial instability, and sexual vulnerability, are relied upon in very fluid, interchangeable, and discretionary ways to justify findings of dangerousness. Such a dynamic expands the reach of psychiatry's legitimacy at identifying risky conduct and controlling risky persons to domains very loosely associated with the notion of dangerousness. The work of Foucault and Castel provides the theoretical backdrop on which rests the discussion and the implications for nursing.
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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 | 0,026 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,078 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».