Exploring Graduated Court Diversion Clients' Experience of Psychotherapy in Their Community Reintegration
Notice bibliographique
Résumé
Court Diversion Program (CDP) seeks to reduce the criminalization and reoffending among people living with mental illness to ensure their community reintegration (Schneider, 2010). The complex nature of achieving this goal calls for a comprehensive strategy, which requires a collaborative effort of legal, health care, and allied professionals including psychotherapists. However, because most CDP clients frequently receive medication treatment, not much is known about how CDP clients find psychotherapy services even though psychotherapy is effective for addressing mental illnesses and offending behaviors (Feingold & Fox, 2018; Feucht & Holt, 2016), To gain more insight into the issue, this study applied the postmodern framework and adopted a comparative case study design to explore the experiences of 5 CDP clients who received psychotherapy as part of their treatment with other 5 CDP clients who received pharmacotherapy treatment. Specifically, this research investigated why the clients chose their preferred treatment, how they experienced their participation in this form of treatment, and the role their treatment modality played in their community reintegration after encountering the criminal justice system. The researcher used qualitative interview techniques to collect data from the 10 participants who were living in the City of Toronto. Data were analyzed for patterns that revealed group differences in the experience and outcomes of these treatments.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».