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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0420,010
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,043
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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