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Enregistrement W7065938826

Étude de l’interaction entre les principes de la justice thérapeutique et l’achèvement des Programmes d’accompagnement justice et santé mentale du Québec

2023· dissertation· fr· W7065938826 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeContext (archaeology)Identity (music)Mental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La désinstitutionnalisation des personnes aux prises avec des troubles de santé mentale dans les années 60 au Canada a eu comme conséquences de rendre ces personnes plus susceptibles de se retrouver à la rue faute de services et leurs contacts avec les autorités policières ont augmenté. Face à la surreprésentation de personnes atteintes de troubles mentaux dans le système de justice et la reconnaissance que le système de justice traditionnel n’est pas adapté pour ce type d’accusés, des tribunaux de santé mentale (TSM) commencent alors à émerger. Au Québec, le premier TSM à voir le jour est le Programme d’accompagnement justice et santé mentale (PAJ-SM) à la Cour municipale de Montréal en 2008. Des questions résident autour de l’efficacité de ces tribunaux dont l’achèvement aurait pour effet de réduire le risque de récidive des accusés. Le principal objectif de cette étude est de comprendre le lien entre les principes de la justice thérapeutique (JT) et l’achèvement des PAJ-SM. Pour ce faire, les données ont été collectées à partir de 516 dossiers de procureurs dans six PAJ-SM différents. Des dimensions importantes de la JT souvent exclues d’autres études telles que les équipes multidisciplinaires, le fonctionnement du tribunal et les traitements ou services reçus par l’accusé ont été mesurées avec une régression logistique et des arbres décisionnels tout en tenant compte des caractéristiques des participants et des programmes qui peuvent influencer l’achèvement comme les données sociodémographiques, les diagnostics, les infractions, l’imposition de conditions de la cour et les évènements de vie qui ponctuent la trajectoire judiciaire des participants. Les résultats des analyses de la régression logistique et des arbres décisionnels indiquent que les participants qui utilisent des services médicaux ou psychosociaux, des services de la vie quotidienne et des services spécialisés, lors que leur participation au PAJ-SM, ont de plus grandes probabilités de compléter le programme. Aussi, ils ont de plus grandes probabilités de compléter le PAJ-SM, s’ils ont dans leur plan d’action l’objectif d’arrêter ou de diminuer leur consommation de substance et qu’ils ont de plus longs délais entre leurs audiences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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