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Enregistrement W3034770683 · doi:10.3389/fpsyg.2020.01036

Understanding Needs, Breaking Down Barriers: Examining Mental Health Challenges and Well-Being of Correctional Staff in Ontario, Canada

2020· article· en· W3034770683 sur OpenAlexafffundabout
Rosemary Ricciardelli, R. Nicholas Carleton, James Gacek, Dianne Groll

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of ReginaQueen's UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthPsychologyWell-beingApplied psychologyMedical educationPsychiatryPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health challenges appear to be extremely problematic among correctional service employees, affecting persons working in community, institutional, and administrative correctional services. Focusing specifically on giving voice to correctional workers employed by the Ontario Ministry of Community Services and Corrections, we shed light on their interpretations of the complexities of their occupational work and of how their work affects staff. We show that participants encounter barriers to treatment seeking, which they describe as tremendous, starting with benefits, wages, and shift work. We let the voices of staff elucidate what is needed to create a healthier correctional workforce. Recommendations include more training opportunities and programs; quarterly, semi-annual, or annual appointments with a mental health professional who can assess changes in the mental health status of employees; off-site assessments to ensure confidentiality; and team building opportunities to reduce inter-personal conflict at work and increase moral by improving the work environment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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