Mental health of public safety personnel: Developing a model of operational, organizational, and personal factors in public safety organizations
Notice bibliographique
Résumé
The work of public safety personnel (PSP) such as police officers, firefighters, correctional officers, and paramedics, as well as other PSP, makes them vulnerable to psychological injuries, which can have profound impacts on their families and the communities they serve. A multitude of complex operational, organizational, and personal factors contribute to the mental health of PSP; however, to date the approach of the research community has been largely to explore the impacts of these factors separately or within single PSP professions. To date, PSP employers have predominantly focused on addressing the personal aspects of PSP mental health through resiliency and stress management interventions. However, the increasing number of psychological injuries among PSPs and the compounding stressors of the COVID-19 pandemic demonstrate a need for a new approach to the study of PSP mental health. The following paper discusses the importance of adopting a broader conceptual approach to the study of PSP mental health and proposes a novel model that highlights the need to consider the combined impacts of operational, organizational, and personal factors on PSP mental health. The TRi-Operational-Organizational-Personal Factor Model (TROOP) depicts these key factors as three large pieces of a larger puzzle that is PSP mental health. The TROOP gives working language for public safety organizations, leaders, and researchers to broadly consider the mental health impacts of public safety work.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».