A qualitative exploration of the mental health challenges and therapeutic needs of Canadian correctional workers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Correctional work is described as a high-stress environment associated with increased prevalence of mental health disorders in employees. Identifying appropriate healthcare services necessitates investigating the mental health challenges and needs of correctional workers (CWs). Methods Individual interviews (n = 9; 5 M and 4 W) and a mixed gender focus group (n = 6; 3 M and 3 W) were conducted to gather a general sense of the mental health landscape. Data were analyzed to develop a targeted and comprehensive question guide for gender-specific focus groups (n = 14 unique participants; 6 M and 8 W). Results Eight themes emerged from the gender-specific focus groups. Themes focusing on work culture described the negative repercussions of job stress and the inability to discuss challenges openly due to confidentiality concerns and feelings of seclusion associated with the CW profession. Men were more likely to be subjected to physical violence and women to emotional and sexual harassment from staff and inmates. Themes related to mental health care described the benefits and limitations of the current services and digital mental healthcare. Stigma and accessibility were notable treatment barriers. Lastly, sector-specific therapy was seen as an important component in enhancing engagement and therapist interaction. Conclusion The study demonstrates the interconnection between work culture and CW mental health that needs to be acknowledged when addressing mental health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».