Characteristics associated with criminal responsibility assessment outcomes among women in Central Canada
Notice bibliographique
Résumé
The number of women involved with forensic mental health systems internationally is rising, however, limited research has explored the characteristics of those assessed for criminal responsibility. We investigated the demographic, psychiatric, and criminological characteristics of women recommended as eligible or ineligible for the defence of Not Criminally Responsible (NCR) on account of mental disorder following a criminal responsibility assessment in Central Canada. Data were collected through retrospective chart reviews of court-ordered criminal responsibility assessments for 109 women referred for evaluations between 2003 and 2019. Accused were an average age of 34.55 years, predominately identified as Indigenous (37.7%) or Caucasian (20.8%), and had often been charged with assault (47.7%). Women identified in the reports as NCR-eligible were significantly more likely to be employed, experience delusions during the index offence, and have expert reports linking their mental health symptoms to NCR legal criteria. They were also significantly less likely to have a personality disorder, substance-related diagnosis, or have used substances during the index offence. Delusions during the index offence significantly predicted assessment recommendations when controlling for age at assessment order, current substance-related diagnosis, and whether the expert report linked mental health symptoms to NCR legal criteria. Findings indicate the key factors considered by forensic mental health professionals when conducting criminal responsibility assessments with women. Meaningful differences exist between women identified as NCR-eligible and ineligible, with findings illustrating who may be more likely to receive services within the Canadian forensic mental health system.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».