New Jersey advances bill that would keep people with MI out of court system
Notice bibliographique
Résumé
New Jersey legislators advanced a bill last month that would divert nonviolent criminal offenders from the court system into community‐based mental health treatment, the New Jersey Monitor reported on Sept. 30. Supporters say more than one quarter of people now incarcerated have mental health disorders. Connecting them with medical treatment instead of jailing them would save the state money while also reducing recidivism by better addressing their needs, said Adam Sagot, a psychiatrist with Hackensack Meridian Health. “We are in an epidemic of mental health crises,” said Sagot, testifying in support of the bill before the New Jersey state Assembly's judiciary committee. “Anything we can do right now to start providing treatment to those individuals on as broad a scope as possible is in everyone's best interest,” he said. Assemblyman Robert Auth (R‐Bergen) said the state should first “test the waters” in a few counties to gauge whether such a concept would work before mandating it statewide. He also said he worried about not confining people “who may be borderline not quite there … and some other innocent victim gets killed or molested or whatever.” But Assemblyman Raj Mukherji (D‐Hudson), who chairs the committee and sponsored the bill with Assemblywoman Annette Quijano (D‐Union), said only people with diagnosed or suspected mental illnesses who commit nonviolent disorderly persons offenses or third‐ or fourth‐degree crimes would be referred for diversion.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,032 |
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 ».