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Enregistrement W3086669550 · doi:10.1177/2632666320957855

Lives saved: Correctional officers’ experiences in the prevention of prisoner death by suicide

2020· article· en· W3086669550 sur OpenAlexaffabout
Rosemary Ricciardelli, Maia Idzikowski, Keltie Pratt

Notice bibliographique

RevueIncarceration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensQueen's UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonMental healthPsychologyCriminologySuicide preventionPsychiatryMedicinePoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few researchers have empirically examined completed or attempted death by suicide in prison and, of the available research, most has been conducted in the United Kingdom. Our purpose in this article is to increase awareness and knowledge about “lives saved” in custody drawing on the voices of Canadian provincial and territorial correctional officers (COs; n = 43). We investigate their experiences with attempted and completed death by suicide to shed light on the commonality of such experiences, and their impact on officers over time. Based on an analysis of semi-structured interview transcripts, we explore the effects of exposure to these potentially psychologically traumatic events on COs, specifically their emotional responses, as well as the supports available, both informal and formal, as they navigate their work. We found that the roles of officers, which frequently overlap with the domains of mental health support and first response in a crisis situation, are often under-recognized and underappreciated. Ultimately, we highlight the need for increased dialogue surrounding workplace trauma and mental health in prison and explore the institutional barriers that arise when facilitating discussion about mental health. We show that although some lives are lost in prison, due to natural and nonnatural causes, many lives are saved by prison staff.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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