Suicides et troubles mentaux chez des hommes incarcérés : faut-il en appeler à une prise en charge communautaire ?
Bibliographic record
Abstract
L'article porte sur un échantillon de 243 hommes incarcérés dans deux villes différentes, échantillon au sein duquel on retrouve des taux élevés d'antécédents suicidaires et de troubles mentaux. Les niveaux de gravité, d'urgence et de risque suicidaires caractérisant ce groupe d'hommes étaient également élevés. Des 243 détenus à l'étude, 43 (17,7 %) présentaient une urgence suicidaire élevée et/ou un trouble mental grave. L'analyse des dossiers institutionnels de ces individus en difficulté a révélé que seulement 35 % d'entre eux avaient été dépistés formellement, mais que 75 % avaient au moins été identifiés informellement. Les dossiers étaient peu annotés et ne rendaient peut-être pas justice au travail clinique qui n'est pas toujours consigné. Ce manque d'informations pouvait néanmoins laisser entrevoir un problème au niveau du suivi des individus. Par ailleurs, de grandes différences étaient observées entre les détenus des deux villes. Les services psychiatriques et de déjudiciarisation offerts dans les communautés respectives pourraient expliquer ces différences en ce qui concerne les prisons. Cela tendrait à démontrer que la prise en charge communautaire des délinquants suicidaires ou souffrant de troubles mentaux peut avoir une influence sur la qualité de vie de ces derniers mais aussi, indirectement, sur celle des personnes vivant ou travaillant en milieu carcéral.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".