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Enregistrement W4224257037 · doi:10.1097/jfn.0000000000000393

Exploring Moral Categorizations and Symbolic Boundaries Around People Living With HIV in a Correctional Setting

2022· article· en· W4224257037 sur OpenAlexaffabout
Morgan Wadams

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)PsychologyForensic nursingSocial psychologyPoison controlMedicineMedical emergencyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: For people living with HIV, correctional facilities, such as jails, prisons, and remand centers in Canada are complex environments at the intersection of health, justice, social, and criminal systems. Turning toward experiences, I explore my stories and observations of working with people living with HIV as a registered nurse in a large correctional facility in Western Canada. Based upon a narrative understanding of experience, I inquire into these stories and observations through the application of Mary Douglas' theoretical work on purity versus impurity and Michèle Lamont's symbolic boundary work. I engage in a reflective dialogue with the newfound meanings and understandings produced and discuss significant personal, practice-based, social, and policy-based insights within the context of my nurse researcher-practitioner role. This dialogue draws attention and raises questions about social practices, HIV-related stigma, correctional nursing, and the particularities of life evident within correctional facilities. Clinical implications for correctional nurses are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,486

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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