Exposures to correctional-specific potentially psychologically traumatic events among Ontario provincial correctional workers.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: = 980; 50.7% female) and estimated associations with mental health symptoms. METHOD: The survey data used are from the Provincial Ontario Correctional Worker Mental Health Prevalence Study in Canada. Cross-tabulations, Chi-square tests, ANOVAs, and logistic regression are used to examine the following: (a) the distribution of correctional-specific PPTEs across correctional worker occupational categories; (b) the frequencies of correctional-specific PPTE exposures; and (c) the association between correctional-specific PPTEs and mental disorders. Population-attributable fractions (PAFs) are used to estimate the proportion of mental disorders that may be attributable to PPTE exposures. RESULTS: = 3.33). There were statistically significant differences in PPTE exposure patterns across correctional worker categories. PPTEs were positively associated with mental disorder symptoms for all participants. PAFs indicated that mental disorders among correctional workers could reduce by 66%-80% with the elimination of all PPTEs among correctional workers. CONCLUSIONS: Eliminating PPTE exposures is unlikely in the correctional environment; nevertheless, the results indicate that mitigating PPTEs may drastically improve the mental health of correctional workers. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».