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Enregistrement W4417108411 · doi:10.1177/19394071251397151

A Delphi Consensus Study on International Best Practice to Promote Resilience, Sustainability, and Safeguard Prisons and Prison Communities Against the Consequences of Climate Change

2025· article· en· W4417108411 sur OpenAlexaff
Rebecca Bosworth, Marie Claire Van Hout, Reda Madroumi, Tashima Ricks, Adam G. Dale, Marijka Batterham, Leo Petrilli, Ivan Caldar

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Justice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonClimate changeVulnerability (computing)Best practiceDelphi methodSet (abstract data type)Global warming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,248
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,176
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2480,176
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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