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Enregistrement W4365451347 · doi:10.46741/sgjournal.2023.8.1.005

Characteristics of resilience of security department employees in a correctional facility

2023· article· ru· W4365451347 sur OpenAlexaboutno aff
А.В. Сперанская

Notice bibliographique

RevueAll-Russian Scientific and Practical Journal of Social and Humanitarian Research · 2023
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Quarter (Canadian coin)Order (exchange)Quality (philosophy)Work (physics)PsychologyPsychological resilienceBusinessPublic relationsApplied psychologyPolitical scienceEngineeringSocial psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье изложены результаты уточняющего исследования, направленного на установление особенностей развития жизнестойкости как профессионально важного качества у сотрудников отдела охраны исправительного учреждения. выявлено, что низкие показатели жизнестойкости имеют менее четверти опрошенных сотрудников. Остальные сотрудники продемонстрировали средний и высокий уровень развития жизнестойкости. Однако в каждой группе испытуемых, имеющий различный уровень жизнестойкости, с помощью U-критерия различия Манна – Уитни и φ*-углового преобразования Фишера выявлено разнообразное сочетание компонентов. Установлено, что сотрудники с высоким показателем жизнестойкости имеют только высокоразвитый компонент «Принятие риска», они открыты новому опыту, готовы меняться в возникающих сложных профессиональных ситуациях, чтобы быть эффективными в труде. Сотрудники же с низким уровнем развития жизнестойкости действуют строго по чужим указаниям, не вникая в суть ситуации. The article presents results of the clarifying study aimed at establishing features of resilience development as a professionally important quality of security department employees of a correctional facility. It is revealed that less than a quarter of the surveyed employees have low indicators of resilience. The remaining employees demonstrated an average and high level of resilience development. However, in each group of subjects with a different level of resilience, a diverse combination of components is determined with the help of the U-criterion of the Mann–Whitney difference and the φ*-Fisher angular transformation. It is established that employees with a high index of resilience have only a highly developed component of “risk taking”, they are open to new experiences, ready to change in emerging difficult professional situations in order to be effective at work. Employees with a low level of resilience development act strictly according to someone else’s instructions, without delving into the essence of the situation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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