A longitudinal assessment of the road to mental readiness training among municipal police
Notice bibliographique
Résumé
Police agencies increasingly implement training programs to protect mental health. The Road to Mental Readiness (R2MR) program was designed by the Canadian military to increase mental health resilience. A version of R2MR was adapted for municipal police by the Mental Health Commission of Canada (MHCC). The current research was designed to assess the R2MR program, as adapted and delivered by the MHCC, in a municipal police sample. Participants were 147 Canadian police agency employees (57% women) who received a single R2MR training session. Participants completed pre- and post-training self-report questionnaires, and follow-ups at 6 and 12 months. The questionnaires assessed mental health symptoms, work engagement, resiliency, mental health knowledge, and stigma. Multilevel modeling analyses assessed for within-participant changes over time. The results were consistent with other single session interventions; specifically, there were no significant changes in mental health symptoms, resilience, or work engagement (p > .05). There were small, but significant (p < .05), reductions in stigma at post-training that may facilitate help-seeking among police; relatedly, in open-ended response fields, participants commonly described the training as helpful for changing attitudes and improving communication. More engagement with the material may produce larger, sustained gains, but more published research is critically needed.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».