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Enregistrement W7119788012 · doi:10.65264/qgpe6337

Article 4: Correctional Work, Wellbeing, And Mental Health Disorders

2019· article· W7119788012 sur OpenAlexaboutno aff
Rosemary Ricciardelli, Anees Bahji, Dianne Groll, Nigel Barnim, Nicholas R. Carleton

Notice bibliographique

RevueAdvancing Corrections Journal · 2019
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthOccupational safety and healthMental health serviceMental health lawPrevalence of mental disordersPsychological interventionSuicide preventionOccupational stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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