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Enregistrement W1956696547 · doi:10.1111/j.1365-2834.2011.01207.x

Civilizing the ‘Barbarian’: a critical analysis of behaviour modification programmes in forensic psychiatry settings

2011· article· en· W1956696547 sur OpenAlexafffund
Dave Holmes, Stuart J. Murray

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésScrutinyForensic psychiatryCriticismPerspective (graphical)PsychologyNursingMentally illSociologyMedicinePsychiatryLawMental illnessPolitical scienceMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Drawing on the works of Erving Goffman and Michel Foucault, this article presents part of the results of a qualitative study conducted in a forensic psychiatry setting. BACKGROUND: For many years, behaviour modification programmes (BMPs) have been subjected to scrutiny and harsh criticism on the part of researchers, clinicians and professional organizations. Nevertheless, BMPs continue to be in vogue in some 'total' institutions, such as psychiatric hospitals and prisons. METHOD: Discourse analysis of mute evidence available in situ was used to critically look at behaviour modification programmes. RESULTS: Compelling examples of behaviour modification care plans are used to illustrate our critical analysis and to support our claim that BMPs violate both scientific and ethical norms in the name of doing 'what is best' for the patients. CONCLUSION: We argue that the continued use of BMPs is not only flawed from a scientific perspective, but constitutes an unethical approach to the management of nursing care for mentally ill offenders. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Nurse managers need to be aware that BMPs violate ethical standards in nursing. As a consequence, they should overtly question the use of these approaches in psychiatric nursing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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