Organizational Factors and Their Impact on Mental Health in Public Safety Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Public safety personnel (PSP), including correctional officers, firefighters, paramedics, and police officers, have higher rates of mental health conditions than other types of workers. This scoping review maps the impact of organizational factors on PSP mental health, reviewing applicable English language primary studies from 2000–2021. JBI methodology for scoping reviews was followed. After screening, 97 primary studies remained for analysis. Police officers (n = 48) were the most frequent population studied. Correctional officers (n = 27) and paramedics (n = 27) were the second most frequently identified population, followed by career firefighters (n = 20). Lack of supervisor support was the most frequently cited negative organizational factor (n = 23), followed by negative workplace culture (n = 21), and lack of co-worker support (n = 14). Co-worker support (n = 10) was the most frequently identified positive organizational factor, followed by supervisor support (n = 8) and positive workplace culture (n = 5). This scoping review is the first to map organizational factors and their impact on PSP mental health across public safety organizations. The results of this review can inform discussions related to organizational factors, and their relationship to operational and personal factors, to assist in considering which factors are the most impactful on mental health, and which are most amenable to change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».