Law Enforcement and Critical Incident Training
Notice bibliographique
Résumé
This research study is a convergent mixed methods design study focusing on Critical Incident Training and Law Enforcement involvement with People with Mental Illness (PwMI). The Southern New Hampshire police department in this study has approximately 201 officers and the city has a population of around 114,00 citizens. The exact number of people with mental illness (PwMI) is unknown due to unreported illnesses. Approximately 1,000 people in the United States were fatally shot by police officers during 2018, and people with mental illness (PwMI) were involved in 25 percent of these fatalities (Rogers MS, McNeil DE, Binder RL, 2019). Critical Incident Training (CIT) teaches law enforcement how to understand, interact, and aid a PwMI. CIT is a 40-hour training class taught by mental health professionals to aid officers with the tools they need. A CIT team is comprised of a mental health worker and a police officer and together they go into the community when needed and bring mental health aid to PwMI. The CIT certified officers in this study completed a Qualtrics survey of 25 questions and eight of the CIT officers were interviewed to find out their thoughts to 14 questions. This was done to find out if CIT is good mental health training for this Southern NH police department. The CIT officers involved in this study were in favor of their coworkers being trained in CIT as it was deemed a useful tool to add to their skillset.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».