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Enregistrement W2729583478 · doi:10.35502/jcswb.46

The mental health of police personnel: what we know & what we need to know and do (CACP-MHCC Conference 13–15 February 2017)

2017· article· en· W2729583478 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Astrid Ahlgren

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMental Health Commission
Mots-clésMental healthCommissionPolitical scienceLawLibrary scienceMedicineSociologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of mental health and wellness has gained greater attention in society as a whole in the past decade. The Canadian Association of Chiefs of Police (CACP) has had this topic on its radar for even longer, and continued this sustained emphasis at the 13–15 February 2017 conference entitled “The Mental Health of Police Personnel: What We Know & What We Need to Know and Do”. The dynamic and fast-paced conference was organized by the CACP and moderated by Norman E. Taylor. It brought together 222 delegates and speakers representing the broad sectors of policing, mental health and research, with equal numbers of men and women, at the Hilton Lac-Leamy in Gatineau, Quebec. Collaborating in this initiative were the Mental Health Commission of Canada (MHCC), Canadian Police Association (CPA), the Canadian Association of Police Governance (CAPG), the CACP Research Foundation (CACP-RF), the Canadian Institute for Public Safety Research and Treatment (CIPSRT), and Public Safety Canada (PSC). This paper provides a comprehensive report on the proceedings as submitted, and has been approved for publication in this Journal by the board of directors of the CACP.Some speakers provided the CACP with permission to post the visual aids they used for their presentations. These are available on the CACP website at https://www.dropbox.com/sh/pfjkme79redafo/AADGWJPod7K2jOJzlmwnFIsEa?dl=0

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,016

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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