The Emotional Roller Coaster of Correctional Officers: Not Just a Job
Notice bibliographique
Résumé
Emotions are everywhere in our criminal justice system. However, society does not yet have a consensus on when to incorporate emotions and when to exclude them at the different stages and processes of the criminal justice system. This paper examines literature based on the role of emotions in punishment, specifically, how correctional officers are affected by emotionally intense work environments. In order to mobilize justice, society relies on correctional institutions to control the conditions of custody and punitive consequences. Prisons are emotionally painful not only for inmates, but officers as well. Emotions such as anxiety, sadness, or disgust can impact the way that officers control their own emotions and how they treat offenders. Punitive conditions and long-term exposure to violent and emotionally disturbed inmates becomes difficult for correctional officers to separate their work-selves from their societal-selves. The lack of training or preparation by Correctional Services Canada contributes to officers’ deteriorating mental health. Further, gender differences between female and male correctional officers are not recognized in the minimal training that is offered. The ‘one size fits all’ approach continues to be employed when training officers on how to display and control emotions in punitive settings. The emotional intelligence training and practices that Correctional Services Canada offers is inadequate in order to appropriately prepare front line-workers with the emotional longevity to govern inmates. The existing issues that are reported on job posting websites and government sources continue to support the scholarly literature on emotional hardships that correctional officers experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».