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Enregistrement W4210349024 · doi:10.1080/08959420.2022.2029269

Community Reintegration of Previously Incarcerated Older Adults: Exploratory Insights from a Canadian Community Residential Facility Program

2022· article· en· W4210349024 sur OpenAlexafffundabout
Amber Colibaba, Mark W. Skinner, Gillian Balfour, David Byrne, Crystal Dieleman

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging & Social Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensDalhousie UniversityThe King's UniversityCentennial CollegeWestern UniversityTrent University
Organismes subventionnairesCorrectional Service CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésGerontologySkilled Nursing FacilityExploratory researchAging in placePsychologyMedicineSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses an immediate gap in knowledge about community reintegration of previously incarcerated older adults. It presents an exploratory case study of a community residential facility program in Ontario, Canada, focusing on the experiences and perspectives of older residents, staff members, and community stakeholders on the community reintegration of previously incarcerated older men. Findings provide insights into the aging-related reintegration issues such as the older men's ability to access health and medical services upon community reentry, the challenges and opportunities of the continuum of support (or lack thereof) to help ease the reintegration process, and stigma and other barriers the older men face as they attempt to access long-term care upon release from correctional institutions. Emergent questions for research, policy, and practice are highlighted and discussed to set an agenda for expanding the thread of inquiry into the community reintegration of previously incarcerated older adults. Future research calls for further investigation into the diversity of experiences (e.g., gender, race/ethnicity, geographical locale) to advance the field of study as it relates to aging and social policy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,303 · 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.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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