Applying Resilience Promotion Training Among Special Forces Police Officers
Notice bibliographique
Résumé
Police Special Forces (a.k.a. special weapons and tactics [SWAT]) officers are tasked with responding to the most critical situations, including incidents that require specialized skills and equipment beyond typical policing activities. In this study, we tested the feasibility of applying Arnetz and colleagues’ resilience promotion training that was developed for patrol officers to SWAT team officers ( n = 18). The resilience promotion training program included psychoeducation focused on police stress and resilience, and the practice of resilience promotion techniques (controlled breathing and imagery) while listening to audio-recorded critical incident scenarios. The aims of this study were to (a) examine if a resilience training program was relevant and accepted by SWAT team officers and (b) assess participants’ physiological stress responses (heart rate, respiration) during the resilience training sessions to note if there were improvements in stress responding over time. Our findings revealed that participants were able to significantly reduce their average heart rate and improve their ability to engage in controlled respiration (i.e., breathing) during simulated critical incidents over the course of the 5-day training. Improvements in stress responding were observed even when the critical incident scenarios became more graphic. Results suggest that an intervention to reduce stress responses of SWAT officers to critical incident scenarios works in a simulated training setting. Translation of these findings to real-world occupational hazards is a recommended next step.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».