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Enregistrement W4312038244 · doi:10.1093/acrefore/9780190264079.013.752

Police Mental Health and Wellness

2022· reference-entry· en· W4312038244 sur OpenAlexaff
Rosemary Ricciardelli, Matthew S. Johnston

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Criminology and Criminal Justice · 2022
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyBurnoutDistrustPsychiatryPopulationWorkloadAnxietyMedicineNursingClinical psychologyEnvironmental healthPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When compared to the general population, police officers are at a substantially increased risk for operational stress injuries due to their inherent exposure in the line of duty to a number of potentially psychologically traumatic events. Well-established in the police literature remains that these experiences of intense stress and the accompanying psychological strain may lead to a variety of mental health challenges for police, including symptoms of compromised mental health (i.e., burnout, low resilient coping) and mental health disorders such as posttraumatic stress disorder, major depressive disorder, or general anxiety disorder. Though progress has been made in several jurisdictions around the world to improve the availability of mental health resources, treatment options, and other support for police, challenges and organizational barriers (i.e., staff shortages, workload issues, work–life balance, poor perceptions of leadership, stigma, constant changes in legislation) persist in some services across regions, which have been found to decrease enthusiasm toward treatment-seeking, and in turn, amplify challenges tied to police officers’ mental health and well-being. When services are present, police can experience barriers to service utilization, such as concerns regarding confidentiality, stigma, departmental distrust, or negative perceptions of treatment (i.e., they will be viewed by colleagues as weak, no longer fit for the job, or taking advantage of the system). For police to disclose their mental health status and needs, they must be first comfortable doing so in a supportive, professionalized, and de-stigmatized workplace where there is increasing police awareness of and education about mental health, as well as preventative resources that promote wellness, healthy lifestyle choices, and coping skills. Additional research is needed that examines the changing and current mental health of police officers as well as the context and content informing the high prevalence of mental health disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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