‘Against everything that got you into the job’: experiences of potentially morally injurious events among Canadian public safety personnel
Notice bibliographique
Résumé
Background: Moral injury (MI) has become a research and organizational priority as frontline personnel have, both during and in the years preceding the COVID-19 pandemic, raised concerns about repeated expectations to make choices that transgress their deeply held morals, values, and beliefs. As awareness of MI grows, so, too, does attention on its presence and impacts in related occupations such as those in public safety, given that codes of conduct, morally and ethically complex decisions, and high-stakes situations are inherent features of such occupations.Objective: This paper shares the results of a study of the presence of potentially morally injurious events (PMIEs) in the lived experiences of 38 public safety personnel (PSP) in Ontario, Canada.Method: Through qualitative interviews, this study explored the types of events PSP identify as PMIEs, how PSP make sense of these events, and the psychological, professional, and interpersonal impacts of these events. Thematic analysis supported the interpretation of PSP descriptions of events and experiences.Results: PMIEs do arise in the context of PSP work, namely during the performance of role-specific responsibilities, within the organizational climate, and because of inadequacies in the broader healthcare system. PMIEs are as such because they violate core beliefs commonly held by PSP and compromise their ability to act in accordance with the principles that motivate them in their work. PSP associate PMIEs, in combination with traumatic experiences and routine stress, with adverse psychological, professional and personal outcomes.Conclusion: The findings provide additional empirical evidence to the growing literature on MI in PSP, offering insight into the contextual dimensions that contribute to the sources and effects of PMIEs in diverse frontline populations as well as support for the continued application and exploration of MI in the PSP context.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».