MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392191517 · doi:10.1080/23774657.2024.2323501

Correctional Officer Reflections on How to Address Incarcerated People’s Unmet Needs in Canadian Prisons

2024· article· en· W4392191517 sur OpenAlexaffabout
Rosemary Ricciardelli, Matthew S. Johnston, Mark Jones

Notice bibliographique

RevueCorrections · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOfficerPrisonCriminologyPsychologyGerontologyPolitical scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although incarcerated people best understand their needs and rehabilitative processes, the current study explores how correctional officers (COs) understand the needs of people in their custody and care to support their reentry and incarceration experience. Given COs are the lifeline of incarcerated people, penal scholarship should value their input as an essential resource for recognizing what incarcerated people need to desist and prepare for reintegration when imprisoned. Drawing on qualitative interviews with 28 COs employed in Atlantic Canada, we contextualize and report on what COs believe are the (often unmet) needs of incarcerated people. More specifically, intending to learn what COs desired in the design of a new replacement prison in a Canadian Atlantic province, we found COs emphasized meeting prison residents’ unmet needs – often over their own – with results centralizing incarcerated people’s physical and mental health needs, availability of meaningful rehabilitative, vocational, and cultural-specific programming, and access to recreation and fresh air. We discuss the actualization of each programmatic construct, recognizing prison society is unique and programming and practices must respond to the positionality of incarcerated people and their lived experiences rather than normative ideals about social living.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorrectionsMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207