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Enregistrement W7106838068 · doi:10.14288/cjur.v9i2.196156

Utilizing trauma-informed approaches in prisons for federally sentenced women: Challenges and recommendations

2021· article· en· W7106838068 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonImprisonmentGovernment (linguistics)HarmControl (management)Power (physics)CARE Act

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines literature, policy documents, and government reports on trauma-informed care in federal prisons for incarcerated women and the difficulties of providing such care in a carceral environment. Incarcerated women represent a minority of incarcerated people in Canada, and they typically have increased rates of trauma compared to incarcerated males, which impairs their ability to participate in correctional programs fully. Many researchers recommend implementing trauma-informed approaches in correctional settings, and Correctional Service Canada (CSC) has attempted to do so for federally sentenced women by adhering to principles outlined in Creating Choices, a report created to influence the care of incarcerated women. Despite CSC’s efforts to use trauma-informed approaches, the non-therapeutic prison environment and the power dynamics between prisoners and staff make it impossible to provide trauma-informed care in prisons, as women are often re-traumatized in prison due to common security practices such as strip searches. Therefore, this paper offers policy change recommendations, including eliminating strip searches and providing correctional programming led by external treatment providers, that would minimize the harm women experience while incarcerated. However, given the inherent harms associated with prison that cannot be addressed through reform, allowing women to serve their sentences in the community is optimal and necessary to reduce the use of imprisonment and truly provide them with trauma-informed care.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0210,010
Communication savante0,0190,018
Science ouverte0,0070,020
Intégrité de la recherche0,0090,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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