Peer Support for Public Safety Personnel in Canada: Towards a Typology
Notice bibliographique
Résumé
Public safety personnel (PSP) are frequently exposed to potentially psychologically traumatic events (PPTEs) which can impact mental health. To help mitigate the negative effects of PPTEs, PSP commonly rely on peer support. Peer support generally refers to a wide variety of mental health resources that offer social or emotional assistance to a peer, and in some cases professional assistance. Despite the use of and demand for peer support, there is relatively little empirical evidence regarding effectiveness. The evidence gaps regarding peer support effectiveness may be due, in part, to inadequate guidelines and standards of practice that are publicly supported by a consensus among peer support providers. The current study was designed to explore the current conceptualization and implementation of peer support among Canadian PSP using a document analysis. The results indicate that peer support can be conceptualized via three models (i.e., peer-enabled, peer-led, peer-partnership) and implemented via two delivery methods (i.e., program, service). The research team proposed a novel diagram towards a typology of peer support to highlight the diversity in peer support conceptualization and implementation and provide a foundation for the development of mutually agreed-upon language and a shared framework. Overall, the current study can help inform peer support resources within and beyond PSP communities.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».