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Enregistrement W3087692529 · doi:10.3390/ijerph17186891

Factors that Influence the Decision to Seek Help in a Police Population

2020· article· en· W3087692529 sur OpenAlexaffabout
C. Burns, Marla J. Buchanan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthWorryPsychologyPopulationEmpirical researchApplied psychologyPublic relationsSocial psychologyMedicineEnvironmental healthPolitical sciencePsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Police officers face many competing pressures and demands. Exposure to potentially traumatic incidents and significant job-related stressors can place many at higher risk of developing physical and mental health problems. The police culture exerts a pronounced influence on officers, preventing some from asking for or receiving assistance. The stigma of being perceived as weak or incompetent, concerns about being labelled unfit for duty, and worry that accessing psychological support will impact future career advancement can affect the decision to seek help. The Enhanced Critical Incident Technique was utilized to investigate the following research question: What helps or hinders the decision to access psychological services in a police population? Qualitative interviews were conducted with 20 serving Royal Canadian Mounted Police officers in the lower mainland of British Columbia, Canada. The findings encompass five main themes: the importance of systemic factors, access to information and education, quality and influence of relationships, individual characteristics, and organizational processes that will increase the likelihood of accessing mental health services. The results contribute to the empirical literature by enhancing what is known about elements that influence an officers' decision to seek psychological services, and factors that can enable officers to overcome barriers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,251
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,251 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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