Utilizing trauma-informed approaches in prisons for federally sentenced women: Challenges and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,036 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,010 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| 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 ».