Growing Crises of HIV/AIDS, Hepatitis C, and Chronic Mental Illnesses Among Prison Populations in Canada: Implications for Policy Prescriptions With a Special Focus on Aboriginal Inmates
Notice bibliographique
Résumé
Human Immunodeficiency Virus (HIV), Hepatitis C Virus (HCV) infections, and mental disorders are diseases that run rampant in Canadian correctional facilities. Prisoners, particularly Aboriginal inmates, bear a disproportionate burden of these diseases as compared to the general Canadian population. The current response by the prison authorities to curb the prevalence of HIV, HCV, and mental illnesses among prisoners is insufficient, despite many interventions already in place. To effectively address this crisis, I recommend bridging the gap between current harm reduction measures in policy and in practice; implementing prison based needle exchange programs; officially permitting tattooing in prisons; building adequate drug interdiction strategies; implementing better addiction treatment services; and implementing evidence-based mental health improvement models for inmates with both severe and milder forms of mental illnesses. In light of the epidemiological reality of prison environments and complex links between viral infections and mental disorders, I additionally recommend implementing an integrated policy facilitating cohesive education, prevention, care, and treatment for these conditions simultaneously. Since Aboriginal inmates are most vulnerable to HIV, HCV, and mental illnesses, I also recommend giving additional attention to Aboriginal-specific culturally sensitive interventions.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».