TREATMENT AND PREVENTION OF EMOTIONAL BURNOUT AMONG SPECIAL SERVICES AND MILITARY PERSONNEL: BEST PRACTICES AND PROSPECTS FOR THEIR IMPLEMENTATION
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:The purpose of this research is to identify effective treatments and promote prevention of emotional burnout among special services and military personnel.It also aims to highlight best practices and potential implementation strategies by specialists from Ukraine, Kazakhstan, Poland, UK, USA, Canada, and South Korea. Methods:The primary method utilized in this research is experimentation, employing practical psychology techniques to enhance the personal competencies of special services and military personnel.Psychological observation, conversations, questionnaires, diagnostics, and statistical analysis were auxiliary methods used to tailor emotional burnout prevention strategies specific to this group.Results: As a result, the research identifies features and specifics of the work of employees of special services and military structures, presents the main ways, and methods of treatment and prevention of emotional burnout and reveals the most effective of them for employees of special services and military personnel depending on their individual and personal characteristics.The application of emotional burnout training as a preventive measure is substantiated by the best practices and prospects of its implementation. Conclusions:The authors conclude that emotional burnout is one of the main problems of the 21 st century, which concerns not only those whose activity is communication with people, but also any person who cannot regulate their emotional state.The specifics of the activities of employees of special services and military units require special professional and personal qualities, the absence of which can contribute to the formation of emotional burnout.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».