Restructuring Crisis Response Programs as Civilian-Led: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Civilian-led crisis response teams provide emergency mental healthcare for individuals in acute distress in community settings, often without the involvement of police as first responders. These models represent one of several emerging alternatives to police-led crisis response and have gained attention for their potential to improve safety, trust, and care outcomes. Reports included in this scoping review discussed: the development, need, potential, implementation, and outcomes of civilian-led crisis response models. Covidence software was utilized by two independent reviewers to search 11 databases, with a third reviewer resolving conflicts. A dataset of 46 reports were then analyzed with thematic content analysis by a multidisciplinary team using critical theories to offer an exploration of how civilian-led crisis teams have begun to address the harms of policing responses to mental health. In exploring the key processes for civilian-led crisis response teams, three themes emerged. The first theme, Decentering Police, explores the growing collective awareness of the harms associated with police-involved crisis intervention and the corresponding need for alternative approaches, alongside efforts to establish a team composition that is intentionally distinct. The second theme, Team Scope of Practice, explores the subthemes of dispatch logistics and defining criteria for response. Team Sustainability is the third theme and explores how social and political will shape the uptake and long-term operation of civilian-led crisis programs.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».