Law enforcement officers and Employee Assistance Programs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The toll of the stresses of policing on officers’ physical and mental health and on their individual work and family functioning has been well documented in the literature. Given the well-established consequences of work-related stress on law enforcement, it becomes important to understand how officers are utilizing institutional support systems. Specifically, the purpose of this paper is to elucidate the relationship between officers and Employee Assistant Programs (EAPs). Design/methodology/approach – Data were collected from surveys attached to an online officer training targeting domestic violence in law enforcement families in a large southern state. Findings – A total of n =934 participants were retained for analyses. Few respondents (16.2 percent) reported accessing their EAPs. Totally, 56.4 percent reported knowing enough about their EAP and how to access it; 33 percent of participants would not use their EAPs for domestic violence concerns. No significant differences among officers who did and did not access their EAPs for workplace stress, posttraumatic stress, alcohol use, or domestic violence were identified. Significant differences in alcohol use, posttraumatic stress, and operational stress were identified in those who reported not knowing enough about how to access their EAP. Practical implications – Concrete suggestions are offered to help increase officers’ knowledge and understanding of the importance of mental health and EAPs. Agencies should consider a more comprehensive approach to mental health to ensure that officers get the help they need. Originality/value – Very little is known about the relationship that law enforcement officers have with EAP services. This study sheds light on some important differences in work-related stress, stress reactions, and knowledge and familiarity with EAP services.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle