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Enregistrement W2903123368

Suicide In Law Enforcement: Protecting Those Who Serve

2018· article· en· W2903123368 sur OpenAlexaboutno aff
Raymond J. Bernier

Notice bibliographique

RevueCalhoun: The Naval Postgraduate School Institutional Archive (Naval Postgraduate School) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw, Rights, and Freedoms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaw enforcementComputer securityBusinessLawEnforcementInternet privacyCriminologyPolitical scienceComputer scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this thesis was to identify effective suicide prevention protocols currently being used by law enforcement that can help leadership meet their organizations’ needs. The research also reviewed suicide prevention protocols used by the military since both occupations are intrinsically connected by the psychological maladies they endure. Specifically, the thesis examined the Air Force Suicide Prevention Program and the Montreal police department’s Together for Life suicide prevention program. Both programs used longitudinal studies that combined several suicide prevention protocols into their overall strategies. Metadata from each case study show that combining suicide prevention protocols creates a synergistic effect that results in fewer suicides over a measured period. Although the thesis also examined the effectiveness of individual protocols employed independently—including pre-employment psychological screenings, gatekeeper training, peer support programs, and employee assistance programs—this research was limited by insufficient metadata. Through a critical review of suicide prevention case studies and initiatives, this thesis identified best practices that may be tailored to the needs of law enforcement and the military.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,034
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,274 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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