Pratiques de déjudiciarisation de la maladie mentale : le modèle de l’Urgence psychosociale-justice
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, on a constaté un nombre grandissant de personnes ayant des problèmes de santé mentale et qui ont des démêlés avec la justice. La dynamique d'exclusion engendrée par cette intervention pour ces personnes - difficultés d'accéder à des soins et des services, détérioration des conditions de vie, accélération de la judiciarisation avec des retours multiples en prison -, ainsi que l'épuisement des ressources - consultations répétées en urgence psychiatrique, demandes accrues de services auprès des ressources communautaires -, ont montré la nécessité d'examiner la politique de déjudiciarisation. Cette dernière vise l'usage de mesures non pénales ou, lorsque ce n'est pas possible, la diminution ou l'absence de recours à l'incarcération, selon la nature ou la gravité du problème à régler. Cet article documente des pratiques de déjudiciarisation à travers l'exploration d'un nouveau programme d'intervention : l'Urgence psychosociale-justice de Montréal (UPSJ). Après un examen de la thèse de la criminalisation de la maladie mentale, le texte présente quelques résultats préliminaires des 19 premiers mois de fonctionnement du service. En conclusion, s'il apparaît évident que l'UPSJ joue un rôle clé en amont en évitant des entrées dans le système pénal, elle soulève la question de la capacité du milieu à répondre aux besoins d'intervention et de prise en charge des populations ciblées.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".