A Delphi Consensus Study on International Best Practice to Promote Resilience, Sustainability, and Safeguard Prisons and Prison Communities Against the Consequences of Climate Change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prison systems are routinely excluded from emergency management plans globally, nationally, and locally, increasing vulnerability to climate disasters and posing a risk to health. A global e-Delphi consensus study aimed to define the international best practice to promote resilience, sustainability, and safeguard prisons and prison communities against the consequences of climate change. Research Design: A global e-Delphi consensus approach was used to define the critical components of an effective prison system response to climate change. A consensus was defined a priori as ≥70% participants scoring an outcome from 7 to 9 and <15% scoring it from 1 to 3. In 2024, 4200 International Corrections and Prisons Association members were invited to participate in two online surveys. Results: Of 142 participants, 102 expressing interest completed Round 1 (79% response rate), scoring 40 statements by importance, where 39 exceeded the set threshold of the consensus. Statements were adjusted based on the feedback for Round 2. Of 142 participants, 81 completed Round 2 (72% response rate), scoring 50 statements, with 49 exceeding the set threshold of the consensus. Conclusion and Implications for Practice: Participants agreed on the seven core components of an effective prison system response to climate change: climate principles; climate change and disaster preparedness, planning, and infrastructure protection; partnerships, capacity building, and resources; climate change and disaster response; health-related impacts of climate change; expanding sustainable development approaches; and evaluation, research, and innovation. Further action is required to encourage prison systems to incorporate these components into their policies, guidelines, and initiatives to optimize efforts to safeguard prisons and prison communities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle