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 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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,029 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».