Rehabilitating the Forensic Psychiatric System: What’s Really Broken?
Notice bibliographique
Résumé
The forensic psychiatric system is often criticized for being either too lenient or overly punitive, revealing deep-seated misconceptions about its operations and outcomes. This paper explores the systemic challenges faced by individuals with serious mental health conditions who intersect with the criminal justice system, focusing on the pervasive stigma, systemic biases and resource shortages that define their experiences. While the public frequently perceives forensic detention as lenient or preferential, the reality is starkly different, with individuals facing prolonged detentions and significant barriers to reintegration. Moreover, systemic issues such as racial discrimination, inadequate access to culturally appropriate care and a lack of supported housing exacerbate these challenges. Contrary to popular belief, the flaws in the system stem not from inadequacies in the law but from chronic under-resourcing of both forensic and civil mental health services. The paper concludes by advocating for improved inter-system collaboration, increased resource allocation and a shift in societal perceptions to address these entrenched issues effectively.
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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 | 0,019 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,022 |
| Communication savante | 0,017 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; 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 ».