Impacts of Organisational, Role and Environmental Factors on Moral Injury amongst Police Investigators in Internet Child Abuse Teams
Notice bibliographique
Résumé
In the United Kingdom (UK), half of those police officers taking sickness leave in the last 5 years have done so because of mental health-related illness (Police Firearms Officer Association 2017). This situation is not confined to the UK. In the United States, more law enforcement officers have committed suicide than been killed in the line of duty in the last three consecutive years (Kamkar et al., 2019). Regular and repeated exposure to traumatic and critical events increase police officers’ susceptibility to mental health disorders, post-traumatic stress disorder (PTSD) depression and anxiety (Husain, 2014), and stress-induced diseases (Violanti et al., 2016a), with cases estimated to be at least four times higher than amongst the general population (Kates, 2008; Ombudsman Ontario, 2012). If left untreated, cumulative exposure to trauma leads to physiological stress-induced conditions which include; obesity, diabetes, higher rates of hypertension and raised cholesterol (Zimmerman, 2011), which combined, lead to rates of cardiovascular disease in police at 31.4% compared to 18.4% in the general population (Han, 2018). In addition, 40.4% of officers report a sleep disorder which effects their health, performance and safety (Garbarino, 2019). Viewed within the context of such individual mortality and morbidity, such mental and physical ill health adversely affects workplace performance, future career prospects (Heffren & Hausdorf 2016) and premature retirement (Collins and Gibbs 2003; Summerfield 2011), emphasising its importance as a focus for research.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».