A trans-disciplinary approach to assessing police responses to mental heath crisis: development of the de-escalating persons in crisis competencies tool (DePICT)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Police interactions with individuals experiencing mental health crises are complex and can potentially involve safety risks. There are longstanding calls for enhanced training in deploying de-escalation strategies to reduce police use of force specifically in situations involving people in mental health crises. Given the absence of an existing protocol to evaluate de-escalation competencies specific to the realm of police mental health crisis intervention, the objective of this research was to develop and validate such a tool. Methods: Development of the framework emphasized a police and community co-design approach in which the identification of core competencies was driven by stakeholder focus groups, literature reviews, and best practices in adult-based education and experiential learning models. The tool was tested and modified using live-action simulations in which police officers were instructed to respond to five unique high-intensity mental health crisis scenarios. Internal consistency, interrater reliability, and concurrent validity were examined in a series of validation studies. Results: The resultant framework, the De-escalating Persons in Crisis Competencies Tool (DePICT™), is a 14-item rater-observer competency-based assessment designed to systematically measure a trainee's demonstrated ability to safely de-escalate and respond to a person in mental health crisis using relational policing approaches. Discussion: To better meet rising mental health crisis calls, police organizations have begun to deliver specialized training to enhance the abilities of frontline officers to recognize mental health problems and safely de-escalate crises. The DePICT™ is a reliable and valid competency-based assessment tool that, when used together in scenario training applications, contributes to the measurement, training, and acquisition of essential knowledge, skills and abilities expected of modern police officers and prepares them for real-world job demands.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».