Resilience support to enhance positive health outcomes for police officers in five Anglosphere nations: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Law enforcement involves exposure to threatening situations and traumatic events that place police officers at risk for negative physical and mental health outcomes. Resilience support, among other elements of training, may help mitigate these risks, yet little is known about which aspects of resilience support help officers achieve better health and quality of life outcomes. METHODS AND ANALYSIS: This review will consider all literature that examines the links between resilience support, physical/mental health and quality of life outcomes for police officers in five Anglosphere nations: Canada, the USA, Australia, New Zealand and the UK. This review will include all literature (including those that show null or negative links) involving any public policing agency that has a formal rank structure and includes a localized, uniformed emergency response function. Resilience support may include, but is not limited to: tools, policies, models, frameworks, programmes and organizational features that seek to promote positive, physical/mental health and quality of life outcomes at three levels of resilience: (1) readiness and preparedness, (2) response and adaptation, (3) recovery and adjustment. Peer reviewed and grey literature examining resilience support since 2000 that focuses on police officers are eligible for inclusion. Databases/sources to be searched will include: PsycINFO, Academic Search Premier, CINAHL, Public Affair Index, Campbell Collaboration, ProQuest Dissertations and Theses Global, Business Source Complete, Scopus and Google. Retrieval of full-text, English-language studies (and other literature), data extraction, data synthesis and data mapping will be performed independently by two reviewers, following Joanna Briggs Institute methodology. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required for this scoping review, and the literature search will start in November 2020 or upon acceptance of this protocol. The findings of the scoping review will be available [April 2021] and will be published in a peer reviewed journal.
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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 | 0,047 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,007 |
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 ».