Suicidal ideation among police officers in Norway
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine potential predictors of suicidal ideation among a large sample of Norwegian police officers. Some have suggested that suicide is a leading cause of death among police officers. Design/methodology/approach Data were collected using anonymously completed questionnaires from 766 officers, a 60 percent response rate most measures included were commonly used by other researchers. Predictors included personal demographics, work situation characteristics, job demands, burnout components, work outcomes and coping responses. Logistic regression analysis was used as the prevalence of suicidal ideation was strongly skewed; most police officers indicated no suicidal ideation. Two criterion groups were created; police officers indicating no suicidal ideation ( n =495) and police officers indicating some suicidal ideation ( n =124). Findings Single police officers, officers reporting higher levels of both exhaustion and cynicism (burnout components), and officers engaging in less active coping and reporting lower levels of social support indicated more suicidal ideation. Research limitations/implications Use of self‐report data raises the possibility of response set tendencies. Practical implications Organizations can undertake efforts to prevent potential suicide of their members. It appears that reducing levels of burnout, increasing social support, and highlighting the benefits of active coping represent useful starting points. Originality/value This study contributes to our understanding of suicidal ideation among police officers.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».