After 10–7: trauma, resilience and satisfaction with life among retired police officers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Most research on trauma, resilience and well-being among police officers focusses on those still on active duty. Comparatively speaking, and despite an aging workforce and established negative health outcomes, similar inquiries involving police retirees are not as common. The purpose of this paper is to examine the effects of on- and off-the-job trauma and resilience on satisfaction with life among a sample of retired police officers. Design/methodology/approach Data were collected via a cross-sectional nonprobability electronic survey of police retirees in Ontario, Canada. While controlling for employment-related variables and demographic characteristics, a series of hierarchical multiple regression models were used to examine the effects of on- and off-the-job trauma and resilience on satisfaction with life among a sample of 932 participants. Findings The analysis indicates that off-the-job trauma and both personal and social dimensions of resilience contribute uniquely to satisfaction with life among police retirees. Moreover, this full model explains nearly 37% of the variance in satisfaction with life. Originality/value This study's findings offer further direction to those working to support the health and well-being of officers currently on the job and those well into their retirement years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».