Forensic nursing and multidisciplinary care of the mentally disordered offender
Notice bibliographique
Résumé
Preface, David K. Robinson and Alyson M. Kettles. 1. Educational aspects of forensic nursing, Laurence A. Whyte. 2. Overview and contemporary issues in the role of the forensic nurse in the UK, Alyson M. Kettles. 3. The practitioner new to the role of forensic psychiatric nurse in the UK, Mick Collins. 4. A two-nation perspective on issues of practice and provision for professionals caring for mentally disordered offenders, Carol Watson. 5. The role of forensic nurses in the community, Christopher Cordess. 6. A forensic psychiatry perspective, Nigel Hopkins. 8. Transfer of case management from forensic social worker to forensic nurse, Jean Jones, Karen Elliott and Rachael Humpston. 9. Reclaiming the soul: A spiritual perspective on forensic nursing, John Swinton. 10. Autonomy and personhood: The forensic nurse as a moral agent, John Swinton. 11. The role of the forensic nurse in clinical supervision, Mary A. Addo. 12. Staff stress, coping skills and job satisfaction in forensic nursing, Kevin Gournay and Jerome Carson. 13. The role of the forensic psychiatric nurse in the Netherlands, Hans-Martin Don and Tom van Erven. 14. Forensic mentasl health care in Australia, Colin Holmes. 15. The role of the forensic nurse in Canada: An evolving speciality, Cindy Peternelj-Taylor. 16. The role of the forensic nurse in the USA, Anita G. Hufft. 17. The role of forensic nurses in Norway, Roger Almvik, Trond Hatling and Phil Woods. 18. The role of the forensic nurse in Germany, Alison Kuppen and Uwe Donisch-Seidel. 19. A global perspective in forensic nursing: Challenges for the 21st century, Virginia A. Lynch and Zug G. Standing Bear. 20. From a reactive past into the proactive new millennium, Alyson M. Kettles and David K. Robinson. Appendix. References. Index.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».