A Comprehensive Framework to Advance Equity, Diversity, and Inclusion in a Forensic Service.
Notice bibliographique
Résumé
Minority and Indigenous populations have disproportionate representation within forensic mental health services. Social determinants of health and systemic discrimination have contributed to the difficulties these populations have in accessing care, as well as significant differences in care trajectories. In addition, staffing and structural equity, diversity, and inclusion (EDI) challenges permeate forensic systems as in other health care settings. There is little literature to guide forensic mental health services in how best to provide equitable, diverse, and inclusive practices for patients, families, and staff. The forensic service at a major urban center in the Canadian province of Ontario has adapted an EDI framework to describe the processes employed to organize and integrate EDI principles and initiatives within a culture of learning and continuous improvement. This Forensic EDI Framework is composed of six domains: Organizational Commitment, Staff/Workforce Competencies, Service Access and Delivery, Promoting Responsiveness, Community Outreach, and Data Collection. Initiatives within each of these domains form the foundation of a sustainable platform for forensic service EDI practices that will promote lasting change.
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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 | 0,056 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,029 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».