Addressing moral injury in the military
Notice bibliographique
Résumé
Moral injury is a relatively new, but increasingly studied, construct in the field of mental health, particularly in relation to current and ex-serving military personnel. Moral injury refers to the enduring psychosocial, spiritual or ethical harms that can result from exposure to high-stakes events that strongly clash with one's moral beliefs. There is a pressing need for further research to advance understanding of the nature of moral injury; its relationship to mental disorders such as posttraumatic stress disorder and depression; triggering events and underpinning mechanisms; and prevalence, prevention and treatment. In the meantime, military leaders have an immediate need for guidance on how moral injury should be addressed and, where possible, prevented. Such guidance should be theoretically sound, evidence-informed and ethically responsible. Further, the implementation of any practice change based on the guidance should contribute to the advancement of science through robust evaluation. This paper draws together current research on moral injury, best-practice approaches in the adjacent field of psychological resilience, and principles of effective implementation and evaluation. This research is combined with the military and veteran mental health expertise of the authors to provide guidance on the design, implementation and evaluation of moral injury interventions in the military. The paper discusses relevant training in military ethical practice, as well as the key roles leaders have in creating cohesive teams and having frank discussions about the moral and ethical challenges that military personnel face.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».