Taking a PAWS to Reflect on How the Work of a Therapy Dog Supports a Trauma-Informed Approach to Prisoner Health
Notice bibliographique
Résumé
Canada's Correctional Investigator has found that mental health disorders, alone or in combination with alcohol and drug abuse, challenge public health and safety. Trauma is a key contributor among Canada's inmate population. Therapy dogs can assist in supporting individuals with mental health, addiction, and trauma concerns. This case report presents the work of a St. John Ambulance therapy dog in a trauma-informed approach to prisoner health. The Substance Abuse and Mental Health Services Administration articulates six evidence-based trauma principles for service providers; safety; trustworthiness and transparency; peer support; collaboration and mutuality; empowerment, voice, and choice; and cultural, historical, and gender issues. These principles are used as a lens to examine what the therapy dog appears to offer instinctively and effortlessly in its interactions with prisoners. Illustrative examples are provided.Video Abstract available for additional insights from the authors (see Supplemental Digital Content 1, http://links.lww.com/JFN/A16).
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 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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,033 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».