Police well-being interventions: Using awe narratives to promote resilience
Notice bibliographique
Résumé
The well-being of the police workforce needs to be a priority as law enforcement agencies continue to adapt to emerging issues while serving their communities. Reflecting and sharing awe narratives, as well as being exposed to the awe stories of others, can enhance their resilience and support their overall well-being. This article, which is based on a special lecture given during the Law Enforcement and Public Health Conference held May 21–24, 2023, at Umea University in Umea, Sweden, uses phenomenology to examine the awe stories and experiences of police participants who took part in a resilience program as well as feedback during the conference discussion. The analysis demonstrates that awe narratives can serve as a gateway to other resilience practices including cognitive reappraisal, emotional intelligence, gratitude, humility, finding meaning and purpose in life, mindfulness, optimism and hope, self-compassion, self-efficacy, social connection, and managing uncertainty and ambiguity. Based on the findings, awe narratives should be considered for implementation in future police mental health and resilience training as an evidence-based practice to support the police workforce.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».