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Record W2339637134 · doi:10.71781/19114

Housing trajectories of individuals found not criminally responsible on account of mental disorder

2015· dissertation· en· W2339637134 on OpenAlexaboutno aff
Leila Salem

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languageen
FieldHealth Professions
TopicHomelessness and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, les Commissions d'Examen des Troubles Mentaux de chaque province ont la responsabilité de déterminer les conditions de prise en charge des personnes déclarées Non Criminellement Responsables pour cause de Troubles Mentaux (NCRTM) et de rendre, sur une base annuelle une des trois décisions suivantes: a) détention dans un hôpital, b) libération conditionnelle, ou c) libération absolue. Pour favoriser la réinsertion sociale, la libération conditionnelle peut être ordonnée avec la condition de vivre dans une ressource d’hébergement dans la communauté. Parmi les personnes vivant avec une maladie mentale, l’accès aux ressources d’hébergement a été associé à une plus grande stabilité résidentielle, une réduction de nombre et de la durée de séjours d'hospitalisation ainsi qu’une réduction des contacts avec le système judiciaire. Toutefois, l’accès aux ressources d’hébergement pour les personnes trouvées NCRTM est limité, en partie lié à la stigmatisation qui entoure cette population. Il existe peu d’études qui traitent du placement en ressources d’hébergement en psychiatrie légale. Pour répondre à cette question, cette thèse comporte trois volets qui seront présentés dans le cadre de deux manuscrits: 1) évaluer le rôle du placement en ressources d’hébergement sur la réhospitalisation et la récidive chez les personnes trouvées NCRTM; 2) décrire les trajectoires de disposition et de placement en ressources d’hébergement, et 3) mieux comprendre les facteurs associés à ces trajectoires. Les données de la province du Québec du Projet National de Trajectoires d’individus trouvés NCRTM ont été utilisées. Un total de 934 personnes trouvées NCRTM entre le 1er mai 2000 et le 30 avril 2005 compose cet échantillon. Dans le premier manuscrit, l’analyse de survie démontre que les individus placés dans un logement indépendant suite à une libération conditionnelle de la Commission d’Examen sont plus susceptibles de commettre une nouvelle infraction et d’être ré-hospitalisés que les personnes en ressources d’hébergement. Dans le deuxième article, l'analyse de données séquentielle a généré quatre modèles statistiquement stables de trajectoires de disposition et de placement résidentiel pour les 36 mois suivant un verdict de NCRTM: 1) libération conditionnelle dans une ressource d’hébergement (11%), 2) libération conditionnelle dans un logement autonome (32%), 3) détention (43%), et 4) libération absolue (14%). Une régression logistique multinomiale révèle que la probabilité d'un placement en ressource supervisée comparé au maintien en détention est significativement réduite pour les personnes traitées dans un hôpital spécialisé en psychiatrie légale, ainsi que pour ceux ayant commis un délit sévère. D'autre part, la probabilité d’être soumis à des dispositions moins restrictives (soit le logement indépendant et la libération absolue) est fortement associée à des facteurs cliniques tels qu’un nombre réduit d'hospitalisations psychiatriques antérieures, un diagnostic de trouble de l'humeur et une absence de diagnostic de trouble de la personnalité. Les résultats de ce projet doctoral soulignent la valeur protectrice des ressources en hébergement pour les personnes trouvées NCRTM, en plus d’apporter des arguments solides pour une gestion de risque chez les personnes trouvées NCRTM qui incorpore des éléments contextuels de prévention du risque, tel que l’accès à des ressources d’hébergement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.903
Threshold uncertainty score0.195

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.156
GPT teacher head0.499
Teacher spread0.343 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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