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Enregistrement W3025880312 · doi:10.12927/cjnl.2020.26196

Special Focus: Nursing in the Correctional Milieu

2020· article· en· W3025880312 sur OpenAlexaffvenueabout
Cindy Peternelj‐Taylor

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributeWorkforceNursingDiversity (politics)Focus (optics)PrisonSociologyPsychologyMedicinePolitical scienceCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practicing nursing in a correctional setting is a bit like stepping through 'the looking glass' -everything is the same, yet different.-Sue Smith (2005) N urses, as the largest group of health professionals working with persons in the criminal justice system, have a significant role to play in the timely identification, treatment and management of complex health and psychosocial concerns experienced by this group.Throughout history, nurses have selflessly provided care to the most vulnerable populations in society; however, before the late 1960s to early 1970s, very few nurses considered working with incarcerated persons.Since then, correctional nursing has slowly and methodically emerged as a niche specialty, one that has seen nurses embrace professional role development in their pursuit of providing incarcerated persons with competent, caring, evidence-informed nursing care.Correctional nurses are highly skilled specialists whose daily practice addresses primary, secondary and tertiary intervention strategies, from health promotion to end-of-life care and everything in between (Goddard et al. 2019;Peternelj-Taylor and Woods 2020;Shelton et al. 2010).However, as a workforce they remain largely hidden and their professional contributions concealed behind prison walls, invisible to the public and the larger nursing community.Akin to the population they serve, they are quite simply "out of sight, out of mind." This old adage rings true for Goddard et al. (2019), who, in a discussion of professional identity in correctional nursing, concluded that such "physical 'hiddenness' appears to translate into a professional 'hiddenness'" (p.163).In this issue, articles that embody the complexity and diversity of nursing care in correctional environments are showcased, highlighting the contributions of nursing leaders from across Canada and the United States.The papers featured herein represent unique educational initiatives, clinical practice contexts and research perspectives.Together their contributions challenge the notions of physical and professional "hiddenness" (Goddard et al. 2019) as they unmask the strides being made in the ongoing maturation of this nursing specialty. Educational InitiativesGiven the complexity of healthcare challenges experienced by persons in the criminal justice system, secure custodial environments such as jails, prisons, Special Focus: Nursing in the Correctional Milieu

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0150,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,006

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,116 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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