The Role of Organizational Culture and Climate for Well-Being among Police Custody Personnel: A Multilevel Examination
Notice bibliographique
Résumé
United Kingdom Police custody is one of the most challenging of work environments, liable to excessive demands and reduced well-being. Being difficult to access, it is also a much-neglected area of research that has focused on one or two roles, rather than the full range available, and on individual-level research, rather than a more comprehensive multilevel understanding of how organizational culture and climate can simultaneously influence a range of well-being outcomes. The present longitudinal study explored all types of roles, in both the public and private sectors, across seven English police forces and 26 custody sites (N = 333, response rate 46.57%, with repeated returns = 370). The Integrated Multilevel Model of Organizational Culture and Climate (IMMOCC) was applied to examine the organizational-level influences on individual well-being. Results indicated that (1) custody sergeants were most vulnerable to low well-being, followed by publicly contracted detention officers; (2) shared leadership (a source of team cohesion) was linked to four of six well-being outcomes; (3) two sub-components of culture reflected tensions never acknowledged before, especially in respect of role; and (4) reverse relationships existed between well-being outcomes and the dimensions of culture and climate. The findings inform practical recommendations, including resilience training and the need to raise the status of police custody, while also highlighting concerns about private sector scrutiny that may be relevant to other professions.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».