Étude de la Gendarmerie royale du Canada : protocole d’enquête prospective sur les facteurs de risque et de résilience en matière de santé mentale
Notice bibliographique
Résumé
Les membres de la Gendarmerie royale du Canada (GRC), comme l’ensemble du personnel de la sécurité publique, sont fréquemment exposés à des événements potentiellement traumatiques sur le plan psychologique qui contribuent à la survenue de blessures de stress posttraumatique. Le peu de travaux de recherche disponibles sur le sujet limite l’étude de ces blessures. Le présent article décrit l'étude de la GRC, qui fait partie des efforts concertés que la GRC a déployés pour réduire les blessures de stress posttraumatique en améliorant l'accès aux évaluations, aux traitements et aux formations fondés sur des données probantes, le recrutement des participants, ainsi que les développements de l'étude de la GRC à ce jour. L’étude de la GRC a été conçue pour : 1) élaborer et mettre en place un système d’évaluations annuelles, mensuelles et quotidiennes fondées sur des données probantes et en évaluer l’effet; 2) évaluer les associations entre les variables démographiques et les blessures de stress posttraumatique; 3) évaluer de manière longitudinale les différences individuelles associées aux blessures de stress posttraumatique; 4) intégrer au Programme de formation des cadets de la GRC des compétences permettant d’atténuer de façon proactive les blessures de stress posttraumatique et 5) évaluer l’effet de laformation renforcée (FR) par rapport à la formation standard (FS). Les participants à la FS (n = 480) et à la FR (n = 480) sont évalués avant et après la formation, ainsi que chaque année pendant cinq ans à compter de la date de leur déploiement; ils répondent également à de courts sondages mensuels et quotidiens. Les résultats de l'étude de la GRC devraient être bénéfiques pour la santé mentale de tous les participants, pour la GRC et pour le personnel de la sécurité publique, car ils contribueront à réduire les blessures de stress posttraumatique de tous ceux qui servent la population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,031 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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 ».