Addressing Moral Suffering in Police Work: Theoretical Conceptualization and Counselling Implications
Notice bibliographique
Résumé
Moral distress is a condition affecting police officers who, because of insurmountable circumstances (e.g., not being able to protect a civilian from a violent criminal) or bad judgement (e.g., crossfire between officers), believe that they did not do enough or did not do the “right thing.” Moral injury occurs when police officers perpetrate, fail to prevent, or bear witness to deaths or severe acts of violence that transgress deeply held moral beliefs (e.g., fatally shooting an allegedly armed criminal who is later proved to be unarmed). Considering the multidimensional nature of police work, several authors have maintained that it is imperative to understand the complex nature of police moral suffering (i.e., moral distress and moral injury). This review highlights the importance of assessing and recognizing moral injuries and/or distress among police officers. The data indicates that counsellors should build relevant, empirically validated interventions into their counselling treatment plans. Moreover, researchers have suggested that counsellors employ practice-based and evidence-based techniques with officers who experience moral suffering. Ultimately, recommendations for future research are provided, considering that research in this area is in its infancy.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,031 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».