A Framework for Developing Mental Health Educational Interventions for Correctional Officers.
Notice bibliographique
Résumé
The overrepresentation of persons with mental illness in carceral settings has led to justifiable concerns about their wellbeing and the appropriateness of their care. Correctional officers may be the first point of recognition and management for incarcerated persons experiencing mental illness. Correctional officers thus unknowingly participate in mental health care without a formally recognized mental health care role or knowledge of mental health educational best practice standards. This article reviews the small literature linking specific factors in mental health educational interventions for correctional officers to improvement in knowledge, skills, attitudes, and potentially to incarcerated persons' mental health outcomes. Synthesizing that literature with the authors' experience in creating a mental health educational program for correctional officers at a large provincial detention center in Ontario, Canada, we propose a five-principle framework to guide such programs. We propose such programs be intentionally designed and evaluated with educational and quality improvement best practices in mind, an inclusive attitude toward participants and the intersectional factors in mental health in carceral settings, the use of interactive teaching methods, consideration of instructor relatability, and integration of educational programs into broader philosophical changes in carceral institutions.
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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 | 0,040 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».