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Enregistrement W3200608373 · doi:10.1080/23774657.2021.1978906

Suffering in Silence: Work and Mental Health Experiences among Provincial Correctional Workers in Canada

2021· article· en· W3200608373 sur OpenAlexaffabout
Matthew S. Johnston, Rosemary Ricciardelli, Laura McKendy

Notice bibliographique

RevueCorrections · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyAnxietySilencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the course of their duties, correctional employees face exposure to a variety of potentially psychologically traumatic events (PPTEs). Recent research points to an array of consequences of work experiences on the psychological well-being of correctional staff, including the development of mental health disorders such as posttraumatic stress disorder, general anxiety disorder, and major depressive disorder. Drawing on an open-ended survey response among provincial and territorial correctional employees (n = 269) in Canada, we consider the experiences of correctional employees who self-report an anxiety, mood, or other mental health disorder, with a particular focus on how such experiences are tied to work conditions and occupational environments. Findings demonstrate that, for many, mental health struggles are intimately tied to both operational and organizational factors – the former referring to job duties and the latter referring to social relations of work. How mental health status is navigated is intimately shaped by occupational norms and meanings tied to mental health, namely stigma. Despite the perceived link between work and mental health outcomes, mental health suffering is understood and responded to as a private problem – with fallout on the personal lives and welfare of staff. We discuss the implications of training paradigms and general understandings of mental health responsibility.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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