An Exploration of Encounters Between People with Lived Experience of Mental Illness and Police Officers
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the ways police officers and people with lived experience of mental illness interact during mental health calls is imperative to improving the outcomes of these encounters. Despite increased attention and public calls for change, little is known about the complex ways police officers and people with mental illness interact during a mental health crisis. To address the paucity of literature, this study sought answers to critical and under-explored areas to better understand the context and characteristics of these interactions. The overarching research question for this study was: How do people with mental illness and police officers experience interacting with one another during a mental health crisis? Specifically, this study asked participants to expand on their descriptions of the context and characteristics of incidents, interventions and outcomes, their perceptions of officer roles, their perception of the dangerousness of these encounters, and what they want others, including each other, to know. This study used in-depth interviews conducted with 18 participants from across Canada including 13 people with lived experience of mental illness, and five police officers. Transcribed interviews were analyzed using NVivo version 12 software. Findings from this study illustrate the complexity and diversity of these interactions as well as the similarities and differences in experiences described by both groups. Findings from this study can be used to further develop policy, practice, and research, that includes people with lived experience of mental illness in meaningful ways.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».