Vankien mielenterveysongelmien huomiointi vankeusprosessin aikana
Bibliographic record
Abstract
Vankien sairastavuus mielenterveysongelmissa on hyvin suurta ja näin ollen yhteiskunnallisellakin tasolla tarkasteltuna merkittävää. Opinnäytetyössä selvitettiin, miten vankien mielenterveysongelmia on mahdollista huomioida vankeusprosessin aikana. Opinnäytetyö sisältää kirjallisuuskatsauksen mielenterveyshoitotyöstä vankiloissa globaalisti. Opinnäytetyön yhteistyötahona toimi Suomessa vankeusrangaistukset täytäntöönpaneva Rikosseuraamuslaitos. Tavoitteena on tuoda vankien mielenterveysongelmia ja niiden hoidon tärkeyttä näkyvämmäksi, jotta ne voitaisiin huomioida yhä paremmin vankeusprosessin aikana. \n \nTutkimus toteutettiin kartoittavana kirjallisuuskatsauksena. Tiedonhaun jälkeen valittujen aineistojen pohjalta toteutettiin sisällönanalyysi, jonka tulokset raportoitiin opinnäytetyössä. Tutkimustulosten perusteella vankien mielenterveysongelmia voidaan ottaa huomioon ja hoitaa mitä erilaisimmilla keinoilla, muun muassa psykofarmakologisella hoidolla, erilaisilla interventioilla ja kuntouttavilla toimilla, ohjelmilla sekä huomioimalla erityislaatuinen vankilaympäristö sekä naiserityisyys. Tulosten mukaan olennaista varsinaisen psykiatrisen hoidon lisäksi on vankien mielenterveysongelmien ja erityisesti vangeilla runsaasti esiintyvän traumataustan huomiointi vankilan henkilökunnan ja vankien välisessä vuorovaikutuksessa. \n \nVankien mielenterveysongelmat ja niiden hoito kaipaavat lisää tieteellistä tutkimusta ja tutkimuksen saattamista teoriasta käytäntöön. Tietoisuutta voitaisiinkin tulevaisuudessa lisätä erityisesti suomalaisilla tutkimuksilla aiheesta ja konkreettisesti tuomalla esimerkiksi traumatietoisia työtapoja ja vuorovaikutusmalleja Suomen vankiloihin.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".