First Nations Peoples in the forensic mental health system in New South Wales: Characteristics and rates of criminal charges post-release
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is well established that First Nations Peoples in Australia are overrepresented within the criminal justice system. However, First Nations Peoples appear to be comparatively underrepresented in the forensic mental health system, and little is known about their outcomes once released from secure care. OBJECTIVE: To compare the characteristics and rates of repeat criminal justice contact for a criminal charge of First Nations and non-First Nations forensic patients in New South Wales. METHODS: Data on the sample were extracted from the New South Wales Mental Health Review Tribunal paper and electronic files matched to the Bureau of Crime Statistics and Research Reoffending Database. Characteristics of First Nations and non-First Nations patients were compared using univariate logistic regression analysis. Univariate and multivariate Cox proportional hazard regression was used to determine predictors of post-release criminal charges. RESULTS: < 0.01). CONCLUSION: The findings of this study confirm that First Nations forensic patients have distinct and complex needs that are apparent at entry to the forensic mental health system and that their poorer criminal justice contact rates following release from secure care indicate that these needs are not being adequately met either during treatment or once in the community. Responses to these study findings must consider the complex and continuing impact of colonisation on First Nations Peoples, as well as the need for solutions to be culturally safe.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».