Selection of Key Stressors to Develop Virtual Environments for Practicing Stress Management Skills with Military Personnel Prior to Deployment
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
Virtual environments (VEs) are presently being used to treat military personnel suffering from posttraumatic stress disorder (PTSD). In an attempt to reduce the risk of PTSD, VEs may also be useful for stress management training (SMT) to practice skills under stress, but such use necessitates the development of relevant stress-inducing scenarios and storyboards. This article describes the procedures followed to select which VEs could be built for the Canadian Forces. A review and analysis of the available literature and of data collected postdeployment from 1,319 respondents on the frequency of stressors and their association with psychological injuries were pulled together to propose eight potential virtual stressors that can be used to practice SMT: seeing dead bodies or uncovering human remains; knowing someone being seriously injured or killed; receiving artillery fire; being unable to help ill or wounded civilians because of the rules of engagement; seeing destroyed homes and villages; clearing and searching homes, caves, or bunkers; receiving small-arms fire; and participating in demining operations. Information reported in this article could also be useful to document traumatic stressors experienced in theater of operations and their potential impact on psychological injuries.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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