MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404888342 · doi:10.1177/17488958241298486

Direct supervision and the epistemic culture of prisons

2024· article· en· W4404888342 sur OpenAlexaffabout
Marcus A. Sibley, Rosemary Ricciardelli, Matthew S. Johnston, Brittany Mario

Notice bibliographique

RevueCriminology & Criminal Justice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologySociologyPrisonEpistemologyPolitical sciencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we critically examine how provincial correctional officers in Atlantic Canada interpret and disseminate knowledge around direct supervision in the context of a new correctional institution under construction to replace Her [His] Majesty’s Penitentiary—Canada’s oldest prison. Direct supervision is a model intended to facilitate positive, pro-social relationships between correctional staff and incarcerated people, to build therapeutic alliances. Drawing on data from semi-structured interviews, this study analyzes perspectives from 28 correctional officers who generally expressed concerns about direct supervision and, in turn, proposed recommendations for the new facility. We frame these interpretations through the lens of epistemic culture, identifying how prisons can shape knowledge production around direct and indirect supervision. In doing so, we highlight the benefits and limitations of these supervision models, exploring how prison culture informs the ways correctional officers understand, interpret, and ultimately resist direct supervision. We conclude the successful implementation of direct supervision requires a deeper understanding of the apprehensions expressed by correctional officers, comprehensive training regimens, and structural supports such as adequate staffing and mental health services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCriminology & Criminal JusticeMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207