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Enregistrement W4283362371 · doi:10.1177/17488958221105825

Invisible ghosts of care and penality: Exploring Canadian correctional workers’ perceptions of prisoner well-being, accountability and power

2022· article· en· W4283362371 sur OpenAlexaffabout
Matthew S. Johnston, Rosemary Ricciardelli

Notice bibliographique

RevueCriminology & Criminal Justice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityPrisonPunitive damagesMainstreamCriminologyPower (physics)Mental healthNegotiationPolitical scienceSociologyPsychologyPublic relationsLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much correctional work is generally misunderstood by the mainstream media and many public circles as solely punitive and authoritative, which has fueled many politicized outcomes for correctional policy, practice and intervention. Reasonably, critical criminological discourse is steered primarily by the perspectives and voices of prisoners and victims. Yet this privileging leaves many questions remaining about how correctional workers in the contemporary era negotiate their complex duties of both prisoner care and accountability. Drawing on data garnered from open-ended survey responses of provincial and territorial correctional employees (n = 876) in Canada, we explore how Canadian correctional workers balance their emotional and occupational framework and perspectives with integrity. Informed through a lens of emotional labour, we find that many Canadian correctional workers recognize the need for, and gap in, prisoner care, mental health and rehabilitation, while also problematizing the shift and decline in prisoner accountability, which they believe jeopardizes both correctional worker and prisoner safety. We discuss the implications our findings present in relation to questions of power and control in prison spaces.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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