Mental health implications of volunteer fire service membership
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to add to the overall body of literature regarding mental health implications related to fire service membership; in particular, to look specifically at the implications of volunteer membership and to compare results with previous research looking at paid‐professional members. Design/methodology/approach Responses to the Impact of Event Scale‐Revised (IES‐R), the Neuroticism‐Extroversion‐Openness Personality Inventory (NEO‐PI) and the Symptom checklist (SCL)‐90R were collected from a sample of volunteer firefighters (n=64), as well as from a similar comparison sample (n=103). Findings Volunteer fire service members reported significantly higher rates of posttraumatic stress symptomatology when compared to a similar group of comparison participants. In contrast, no differences were found in other types of mental health symptomatology between the volunteer fire fighters and comparison group. Additionally, there appeared to be few differences in the patterns regarding prediction of mental health symptomatology from individual personality characteristics for the two groups. Generally, the authors’ results suggested that, regardless of group, neuroticism was a predictor of mental health symptomatology in many domains. Originality/value To the authors’ knowledge, this is the only available study to have as its primary intent to describe the mental health implications of volunteer fire service membership, as opposed to a similar comparison sample. In addition, the authors’ data provide some meaningful comparison with previously published results found in a paid‐professional sample; such comparison, to this point, has been unavailable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».