Notice bibliographique
Résumé
As a society, we sometimes find it difficult to grapple with the realities of our correc-tional system. Too often our perspective is informed (or in many cases mis-informed) by depictions of prisons and prison life that we encounter through films, television programming and in the print media. These accounts (actual and fictional) have a shared tendency to sensationalize and at the same time simplify the issues faced by incar-cerated individuals and those who work with them. The lens of our collective values and beliefs about the nature of and reasons for incarceration may blind us to the realities of the activities that occur in prisons, the impacts these activities have on inmates, the prison ‘community’, and the broader community outside the walls. A tangible example of this is the issue of illicit drug use in prisons. One could not be faulted for assuming that in a highly restricted and controlled environment such as a prison, illicit drugs would not be an issue – they are secured environments. Yet, correction-al facilities, in Canada and elsewhere, are clearly places where substance use and the use of illicit injection drugs occurs on a regular basis, despite best efforts to curtail it. Studies sug-gest that 50-70 % of inmates in federal prisons in Canada are substance dependent and/or require treatment for an alcohol and/or substance use disorder.1,2 Recent studies on drug use in both federal and provincial prisons show that between 19 and 32 % of drug-using
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».