Notice bibliographique
Résumé
Abstract People with mental health disorders frequently come into contact with the criminal justice system (Borum et al., 1997; Ditton, 1999; Lamb and Weinberger, 1998; Teplin, 1988). In fact, encounters with police (the front line of the criminal justice system) are so common that for people with severe mental illness, they are the norm rather than the exception (Borum, 2000; Clark et al., 1999; Frankie et al., 2001; McFarland et al., 1989). Most of these contacts are precipitated by disruptive behavior or minor infractions that occur because individuals are experiencing psychiatric symptoms or social disruptions related to their disability. They frequently result in arrest, each year causing more than a quarter of a million people with mental illness to be processed through the criminal court system (Ditton, 1999). Many misdemeanants are held in jails; others are charged with more serious offenses and sent to prison. As of 1999, it is conservatively estimated that 123,000 people with severe mental illnesses were lodged in state prisons; at least 14,000 were in federal prison (Beck, 2000); and more than half a million were on probation (Ditton, 1999). Although some people with mental illness do commit offenses for which incarceration is the most appropriate disposition, many are confined as a result of arrests for minor infractions. This outcome is costly and poses a severe challenge to the criminal justice and behavioral health systems.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».