Police need wellness checks too: Embedding a culture of wellness and resilience in policing
Notice bibliographique
Résumé
The policing profession is in the midst of a global mental health and wellness crisis (Edwards, 2023).The police workforce (including police officers and non-uniform members) serves as the backbone to maintaining community safety and well-being; however, sentiments across the profession point to an overwhelming sense of stress, burnout, and mental healthrelated issues.Anxiety, depression, alcohol and substance abuse, suicide, and post-traumatic stress disorder are being reported at alarming rates among police service members (Tam-Seto & Thompson, 2023).A Canadian study showed that 37% of police officers at the municipal and provincial level and 50% of police officers at the federal level reported having a mental health disorder (Carleton et al., 2017, as cited in Grupe, 2023).These are just disclosed statistics.The mental health and wellness of the workforce is not a sector-specific issue; it is a human issue-one facing every single police service in Canada and, indeed, globally.We sponsored the first special edition of the Journal of Community Safety & Well-Being focused on "Envisaging the Future," because we recognize that you cannot have safe, healthy, and resilient communities without a safe, healthy, and resilient police workforce.Full stop.Wellness, focused on health promotion and disease prevention, is foundational to a sustainable model of policing that supports the health and safety of our communities.Recognizing this is a complex issue that will not be solved with simple solutions, our Security and Justice and Health Care practices have come together to co-sponsor this second special edition focused on wellness and resilience in policing.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».