An evaluation of fitness to stand trial assessment practices across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Forensic assessments play a crucial role in the Canadian criminal legal system. One of the most common forensic assessments is fitness to stand trial evaluations, which determine whether an individual can competently engage with the legal system. While the United States is currently facing a “competency crisis” due to overwhelming demand for fitness assessments, the extent to which Canada is experiencing similar concerns is unknown. The present study used a mixed methods exploratory design to survey Canadian forensic mental health (FMH) service providers to a) capture a snapshot of the FMH services available in each province and b) determine and compare each province’s current demand and capacity to meet demands for fitness evaluations. Forty FMH sites and 2031 designated inpatient forensic beds were identified across Canada, representing a 16% increase in sites and 31% increase beds since 2006. Thus far, data has been captured from 12 of these sites. The study also conducted semi-structured interviews of service providers involved in the operation of FMH sites across Canada to identify factors influencing our ability to meet fitness demands and highlight recommendations for policy and practice. Reflexive thematic analysis of study interviews (n = 11) identified four themes in participant responses including Challenges to Providing FMH Care, A Growing Burden on the FMH System, Stigma and Lack of Support, and Identified Needs and Attempts at Change. This study underscores the urgent need for enhanced communication, education, and standardized data collection across Canadian FMH services, alongside expanded forensic training and broadening the scope of practice for forensic psychologists. Addressing these issues is essential for averting further crisis in Canada and ensuring just and efficient FMH care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».