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Enregistrement W4395004172 · doi:10.1177/0306624x241246096

Canadian Youth Correctional Officers’ Views on Their Work and Relationships With Youth in Their Care

2024· article· en· W4395004172 sur OpenAlexafffundabout
Korri Bickle, Carla Cesaroni

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensOntario Tech UniversityTrent University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOfficerData collectionDemographicsExploratory researchWork (physics)PsychologyPositive Youth DevelopmentScale (ratio)Qualitative propertyYouth workMedical educationApplied psychologyNursingPublic relationsMedicinePolitical scienceSociologyEngineeringGeographyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the personal perspectives of youth correctional officers within secure and open custody facilities in Ontario. A multi-methods design allowed for quantitative data collection to assess demographics and scores on a relationship scale and qualitative open-ended survey responses to explore areas of interest regarding officer work. Despite a small sample size ( N = 26), results indicated trends in officers’ views of their work and relationships with youth. Youth officers report various job duties ranging from supervision/security to cleaning and preparing meals. Results indicate differences in endorsement for relationship development with youth for those who see treatment as part of their role in rehabilitation and those who do not. This exploratory study provides a starting point for understanding the unique experiences and duties of youth correctional officers in Ontario, Canada, and their views on relationship development with youth. Future research will include in-person interviews, facilitating more rich data collection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,019 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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