Forgiveness: A Key Component of Healing From Moral Injury?
Notice bibliographique
Résumé
Service members and veterans can be exposed to potentially traumatic and morally injurious experiences (PMIEs) including participating in, witnessing, or failing to prevent an act(s) that transgresses their core beliefs. Violation of one's deeply held morals and values can be profoundly distressing and shatter one's sense of self at the deepest level. Relationships with self, others, the world, and for some, the Sacred, can also be fractured. Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) and/or Moral Injury (MI) can result. Left unresolved, MI can leave individuals struggling with guilt, shame, cognitive dissonance, and negative self-attributions. A holistic approach that addresses the psychological and spiritual harm associated with MI is warranted. We wonder if forgiveness can help individuals struggling with MI to address the harm caused by actions or inactions, release negative emotions, and mend relationships. Commonly used by Spiritual/Religious (S/R) Leaders, forgiveness practices are increasingly being explored by Mental Health Professionals as a complement to evidence-based treatment approaches. This article provides case examples that illustrate the use of forgiveness practices that promote recovery and identifies programs used in clinical practice that incorporate forgiveness. Research is yet needed to better understand the importance of forgiveness in the treatment and healing of PTSD and/or MI. This requires an interdisciplinary discourse between Mental Health Professionals and S/R Leaders working in the field of MI. Such engagement and integrated use of forgiveness practices may yield improved outcomes not only for service members and veterans, but for all those struggling as a result of PTSD and/or MI.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».