Stress-Activity Mapping: Physiological Responses During General Duty Police Encounters
Notice bibliographique
Résumé
Policing is a highly stressful and dangerous profession that involves a complex set of environmental, psychosocial, and health risks. The current study examined autonomic stress responses experienced by 64 police officers, during general duty calls for service (CFS) and interactions with the public. Advancing previous research, this study utilized GPS and detailed operational police records as objective evidence of specific activities throughout a CFS. These data were then used to map officers' heart rate to both the phase of a call (e.g., dispatch, enroute) and incident factors (e.g., call priority, use-of-force). Furthermore, physical movement (i.e., location and inertia) was tracked and assisted in differentiating whether cardiovascular reactivity was due to physical or psychological stress. Officer characteristics, including years of service and training profiles, were examined to conduct a preliminary exploration of whether experience and relevant operational skills training impacted cardiovascular reactivity. Study results provide foundational evidence that CFS factors, specifically the phase of the call (i.e., arrival on scene, encountering a subject) and incident factors (i.e., call priority, weapons, arrest, use-of-force), influence physiological stress responses, which may be associated with short-term performance impairments and long-term health outcomes. Implications of research findings for operational policing, police training, and health research are discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».