Health, Safety, and Wellness Concerns Among Law Enforcement Officers: An Inductive Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background : Although studies have assessed the impact of occupational risk factors on the health of law enforcement officers (LEO’s), few have involved (LEO’s) as informants in ways that allow their points of view to be heard directly. Thus, the objective of this study is to explore the occupational health, safety, and wellness (OHSW) concerns of (LEO’s). Methods : (LEO’s) working in Quebec, Canada were invited to answer an open-ended question regarding their OHSW concerns. Using a multi-stage content analysis, the collected answers were analyzed and coded by two members of the research team to identify the most recurrent concerns of (LEO’s). Findings : Five themes relating to the OHSW concerns of (LEO’s) were identified, namely, the work schedule , occupational stress , work equipment , workplace health promotion , and operational risks . Furthermore, our analyses highlighted differences in the concerns of (LEO’s) based on their level of experience and sex. Conclusions/Application to Practice : This study addresses a gap in the literature on the OHSW concerns from the perspective of (LEO’s). Overall, our results support that the work schedule and occupational stress associated with law enforcement are the two most recurrent concerns of (LEO’s). Thus, the results of this study further stress the need for police organizations to implement strategies and policies, which could mitigate the deleterious effects of these hazards on the overall wellness of (LEO’s).
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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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».