A Model of Psychological Adaptation in Peace Support Operations: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
Canada has a long and distinguished history of peacekeeping service, yet research from within the Canadian Forces indicates that the psychological and interpersonal toll of these missions on CF personnel can be quite high E.G., 1; 2; 3; 4; 5. The Peace Support Operations Adaptation Model (PSOAM), introduced here, details the adaptation process beginning during predeployment, continuing through the deployment and post-deployment phases. The model adds to existing conceptual models of deployment stress by incorporating individual, group, and organizational level variables at each stage of the deployment cycle, factors assumed integral to short and long term adaptation. Of particular interest are the influence of predeployment factors upon individuals' coping efforts and resiliency. The effects of Personality Factors (e.g., hardiness, self-efficacy, mastery, dispositional optimism, internal locus of control) and predeployment expectations (e.g. deployment goals, beliefs concerning upcoming deployment) on predeployment motivational facto rs (e.g., level of motivation, perceptions of preparedness, perceptions of risk, level of intrapersonal conflict) are of specific concern. These predeployment factors, together with self assessments of coping resources during deployment are assumed to directly affect the quality of adaptation and serve as the primary influences on individuals' resiliency to the stress associated with peace support operations. Our focus on the precursors of the adaptation process also allows us to contribute to efforts to recommend modifications to training content and delivery that may avert later maladaptive responses. Moreover, this focus allows for the specification of individual difference variables of relevance to personnel selection in instances where training cannot completely ameliorate the effects of negative deployment events.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».