The psychological effects of reporting extreme violence: a study of Kenyan journalists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the psychological health of journalists in Kenya who have reported on, and been exposed to, extreme violence. DESIGN: Descriptive. Psychological responses were elicited to two stressors, the ethnic violence surrounding the disputed 2007 general election and the Al-Shabab attack on the Westgate Mall in Nairobi. PARTICIPANTS: A representative sample of 90 Kenyan journalists was enrolled. SETTING: Newsrooms of two national news organizations in Kenya. MAIN OUTCOME MEASURES: Symptoms of post-traumatic stress disorder (Impact of Event Scale-revised), depression (Deck Depression inventory-revised) and general psychological wellbeing (General Health Questionnaire). RESULTS: Of the 90 journalists approached 57 (63.3%) responded. Journalists covering the election violence (n = 23) reported significantly more PTSD type intrusion (p = 0.027) and arousal (p = 0.024) symptoms than their colleagues (n = 34) who had not covered the violence. Reporting the Westgate attack was not associated with increased psychopathology. Being wounded (n = 11) emerged as the most robust independent predictor of emotional distress. Journalists covering the ethnic violence compared to colleagues who did not were not more likely to receive psychological counselling. CONCLUSIONS: These data, the first of their kind from an African country, replicate findings over a decade old from Western media, namely that journalists asked to cover life-threatening events may develop significant symptoms of emotional difficulties and fail to receive therapy for them. Good journalism, a pillar of civil society, depends on healthy journalists. It is hoped that these data act as a catalyst encouraging news organisations sending journalists into harm's way to look out for their psychological health in doing so.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».