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Enregistrement W2997206074 · doi:10.35502/jcswb.113

Releasing hope—Women’s stories of transition from prison to community

2019· article· en· W2997206074 sur OpenAlexvenueno aff
Lynn Fels, Mo Korchinski, Ruth Elwood Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeAgency (philosophy)Resistance (ecology)Participatory action researchPrisonCitizen journalismSociologyFace (sociological concept)Lived experiencePublic relationsGender studiesIdentity (music)Narrative inquiryMedia studiesPsychologyCriminologyPolitical scienceAestheticsSocial sciencePsychoanalysisArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article embodies two key narratives among many that have emerged from a 14-year research project. The first narrative is of a community-engaged solution, a peer health mentor program, which was imagined during a prison participatory health and university research project, as described in Arresting Hope. The second is the narrative of Releasing Hope, a collection of writings by women with incarceration experience sharing their experiences, their challenges, and the barriers they face as they seek to heal from fractured and interrupted lives. A unique form of collaboration, innovation, research creation, and knowledge dissemination, Releasing Hope invites readers to reconsider communal perceptions, attitudes, and resistance towards those with incarceration experience, who struggle each day to be seen, not as former criminals, but as women capable of reimagining and enacting new lives. These two narratives illustrate the possibilities present when women are empowered with voice and agency. In the article, we aim to capture the spirit of both projects, in the interspersing of text and image, a collage of voices that speak to the experiences and learning that emerged through these two research ventures.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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