Article 4: Correctional Work, Wellbeing, And Mental Health Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Correctional Services Canada (CSC) employees include those working in institutional corrections (e.g., correctional officers in prisons), community corrections (e.g., community parole officers), and administrative corrections (e.g., employees in regional or national headquarters). Correctional workers appear at elevated risk for mental disorders, due in part to exposures to potentially traumatic events and chronic occupational stress. Correctional worker experiences appear linked to mental health disorders including depression, posttraumatic stress disorder (PTSD), and anxiety. Data were gathered in 2016 from 1,115 correctional service workers across diverse occupation categories as part of a larger study. Previous results with the full dataset that included provincial, territorial, and federal correctional workers, indicated that correctional workers’ mental health were compromised; however, all correctional workers were analyzed collectively, despite potentially critical occupational differences. Here we provide a more nuanced examination of wellbeing across different CSC worker categories, a subset of the full dataset, by assessing self-reported prevalence of mental health disorder diagnoses, positive screenings consistent with mental health disorders, and mental health disorder correlates. The current results indicated no statistically significant differences between CSC categories, though workers in operational community positions reported fewer difficulties with mental health than those in other categories, and comparable screening percentages relative to other correctional workers. Being married or common law was associated with a lower probability of a mental health disorder; whereas working for 16+ years was associated with a higher probability. The results indicate high mental health disorder prevalence rates among all correctional worker categories, emphasizing a critical need for empirically-based interventions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».