« Nous sommes uniques » : facteurs de stress organisationnels, soutien par les pairs et attitudes à l’égard des soins de santé mentale chez les pompiers d’aéroport
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Les pompiers d’aéroport ont la responsabilité de fournir des services d’intervention d’urgence en cas d’incidents aéronautiques sur une piste d’atterrissage ou à proximité d’un aéroport, que ce soit en cas d’écrasement d’avion, d’incident faisant un grand nombre de victimes, d’atterrissage d’urgence ou de nombreux autres problèmes survenant sur les terrains de l’aéroport. Bien qu’il existe des données sur les facteurs de stress professionnels des pompiers et du personnel de la sécurité publique en général, il y a un manque de connaissances concernant les expériences des pompiers d’aéroport, en particulier en ce qui concerne leurs facteurs de stress organisationnels, le soutien par leurs pairs et leur attitude à l’égard des soins de santé mentale. Méthodologie En 2019, nous avons dirigé deux groupes de discussion regroupant dix pompiers professionnels travaillant dans un aéroport du Canada atlantique. Les discussions ont été enregistrées et les enregistrements transcrits puis codés par analyse thématique à l’aide d’une méthode narrative, itérative et inductive. Résultats Les pompiers d’aéroport sont confrontés à des défis spécifiques et les facteurs de stress opérationnels sont occultés par les facteurs de stress organisationnels. De plus, le soutien par les pairs est un aspect intégral de la gestion des facteurs de stress organisationnels et des incidents critiques. On a constaté que les pompiers avaient une attitude positive à l’égard des soins de santé mentale en général, mais plusieurs obstacles subsistent, en particulier la stigmatisation, la crainte d’être mis en congé et la crainte d’une violation de la confidentialité. Conclusion Des options de traitement spécialisées sont nécessaires pour le personnel de la sécurité publique et les pompiers d’aéroport qui interviennent en cas d’incidents graves en dehors de leurs fonctions habituelles.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».