Resilience and Health Promotion in High-risk Professions: A Pilot Study of Firefighters in Canada and the United Kingdom [pre-print]
Notice bibliographique
Résumé
This study, conducted by researchers from Canada and England in collaboration with four fire rescue services, explored Canadian and UK firefighters’ experiences of distress, coping, and resilience related to workplace traumatic events. Questions addressed in the research included: Are firefighters resilient? How do firefighters define resilience? Does stress education enhance/sustain resilience? A cross sectional, mixed methods study design was used with a qualitative theoretical drive supplemented with quantitative measures to compare and contrast firefighters’ phenomenological cross-cultural experiences. Research outcomes include: a variety of diverse and intricate definitions for resilience reflecting the complexity of the concept of resilience yet demonstrating cultural commonalities across both countries; a range of reactions to critical incidents that generally fell into one or more domains: emotional, cognitive, physical, behavioural, and ‘spiritual’; a range of strategies that are implemented to cope with stress reactions - overwhelmingly ‘talking’ about the incident, reactions, and coping mechanisms is most helpful; personal and organizational attributes that assist in managing stress and stressful events within the culture of the fire service; and health promoting strategies for building resilience. The study recommendations, utilizing a health promotion lens, offer guidance in planning for, and responding to, traumatic events in high-risk professions.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».