Journalists covering the refugee and migration crisis are affected by moral injury not PTSD
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the emotional health of journalists covering the migrations of refugees across Europe. Design Descriptive. A secure website was established and participants were given their unique identifying number and password to access the site. Setting Newsrooms and in the field. Participants Responses were received from 80 (70.2%) of 114 journalists from nine news organisations. Main outcome measures Symptoms of PTSD (Impact of Events Scale-revised), depression (Beck Depression Inventory-Revised) and moral injury (Moral Injury Events Scale-revised). Results Symptoms of PTSD were not prominent, but those pertaining to moral injury and guilt were. Moral injury was associated with being a parent ( p = .031), working alone ( p = .02), a recent increase in workload ( p = .017), a belief that organisational support is lacking ( p = .046) and poor control over resources needed to report the story ( p = .027). A significant association was found between guilt and moral injury ( p = .01) with guilt more likely to occur in journalists who reported covering the migrant story close to home ( p = .011) and who divulged stepping outside their role as a journalist to assist migrants ( p = .014). Effect sizes ( d) ranged from .47 to .71. Conclusions On one level, the relatively low scores on conventional psychometric measures of PTSD and depression are reassuring. However, our data confirm that moral injury is a different construct from DSM-defined trauma response syndromes, one that potentially comes with its own set of long-term maladaptive behaviours and adjustment problems.
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 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 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».