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Enregistrement W28105630

[Nursing in prison: inmates as patients].

2013· article· fr· W28105630 sur OpenAlexaffabout
Marie Alderson, M. Saint-Jean, Pierre-Yves Thérriault, Jacques Rhéaume, Isabelle Ruelland, Myriam Lavoie

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingNursingPsychologyAutonomyFocus groupPridePrisonMedicineSocial psychologySociologyCriminology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are very few studies investigating the work nurses do in prisons. Based on data stemming from a research in Psychodynamics of Work and a literature review, this paper describes nursing practices in a Canadian penitentiary institution. Three male nurses and two female nurses participated in three two-hour long focus group sessions. Central sources of pleasure that emerged from the focus groups were the scope of nursing care practice ; the autonomy and collaboration with physicians; nursing care practices devoid of moral value judgments, the humanitarian approach, caring and the wish to make a difference in the lives of the inmates ; the pride connected to this unusual professional context, and the recognition by peers and inmates. The main sources of suffering on the other hand were the feeling that rehabilitation was more an ideal than reality ; the paradox of providing both care and safety ; the scary characteristics of working alone ; the fear of lawsuits, and the feeling of being observed continuously. The resulting data we discuss show the issues of a certain dissociation that exists between the patient and the inmate, the fear of contamination of a healthcare nursing identity by the place of practice, but also the feeling of plenitude and sublimation. The conclusion stresses the tension that exists between security and caring, distance and proximity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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