Correctional Officer Reflections on How to Address Incarcerated People’s Unmet Needs in Canadian Prisons
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».