CCWORK protocol: a longitudinal study of Canadian Correctional Workers’ Well-being, Organizations, Roles and Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Knowledge about the factors that contribute to the correctional officer's (CO) mental health and well-being, or best practices for improving the mental health and well-being of COs, have been hampered by the dearth of rigorous longitudinal studies. In the current protocol, we share the approach used in the Canadian Correctional Workers' Well-being, Organizations, Roles and Knowledge study (CCWORK), designed to investigate several determinants of health and well-being among COs working in Canada's federal prison system. METHODS AND ANALYSIS: CCWORK is a multiyear longitudinal cohort design (2018-2023, with a 5-year renewal) to study 500 COs working in 43 Canadian federal prisons. We use quantitative and qualitative data collection instruments (ie, surveys, interviews and clinical assessments) to assess participants' mental health, correctional work experiences, correctional training experiences, views and perceptions of prison and prisoners, and career aspirations. Our baseline instruments comprise two surveys, one interview and a clinical assessment, which we administer when participants are still recruits in training. Our follow-up instruments refer to a survey, an interview and a clinical assessment, which are conducted yearly when participants have become COs, that is, in annual 'waves'. ETHICS AND DISSEMINATION: (File No. 20190481). Participation is voluntary, and we will keep all responses confidential. We will disseminate our research findings through presentations, meetings and publications (e.g., journal articles and reports). Among CCWORK's expected scientific contributions, we highlight a detailed view of the operational, organizational and environmental stressors impacting CO mental health and well-being, and recommendations to prison administrators for improving CO well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».