Autorité bienveillante : le travail émotionnel des juges au sein des tribunaux de santé mentale
Notice bibliographique
Résumé
Cet article aborde la surreprésentation des personnes ayant des troubles de santé mentale dans le système judiciaire. Pour répondre à cet enjeu, des initiatives de déjudiciarisation, comme les tribunaux de santé mentale, ont été déployées. Ces tribunaux visent à orienter les individus vers des services de soins plutôt qu’à les incarcérer, en reconnaissant l’importance d’offrir des soins à la personne plutôt que de se concentrer uniquement sur les délits. Les tribunaux de santé mentale, tels que les Programmes d’accompagnement justice santé mentale (PAJ-SM) au Québec, cherchent à réduire la récidive en s’appuyant sur la justice thérapeutique. L’article met en lumière le travail émotionnel des juges dans ces tribunaux spécialisés. Contrairement à l’image traditionnelle du ou de la juge impartiale et détachée, les juges des PAJ-SM expriment et gèrent leurs émotions dans le cadre de leurs fonctions. Ils établissent des relations de confiance avec les participants, ce qui favorise un cadre propice à l’établissement d’un climat de soutien. Ce travail émotionnel est essentiel pour créer un environnement où les participants se sentent entendus et valorisés, facilitant ainsi leur engagement dans le programme. Les juges témoignent d’une expérience où la dimension humaine de leur rôle prend le pas sur la seule application de la loi. Leur engagement émotionnel contribue à une transformation de la perception des personnes accusées, qui passent du statut de délinquant à celui de participant nécessitant un soutien thérapeutique. Ce changement semble contribuer à une reconfiguration du système judiciaire, en intégrant davantage des éléments de santé et de services sociaux dans les procédures pénales. En conclusion, cet article ouvre la voie à de nouvelles recherches sur le rôle des émotions dans le fonctionnement des tribunaux de santé mentale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».