No Sky Too High, No Sea Too Rough: Qualitative Investigation of Resilience and Suicide in Special Operations Forces Service Members
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To investigate resilience in American Special Operations Forces (SOF) personnel. Method A qualitative descriptive exploratory design was used to interview Special Forces and Navy SEAL participants about their perspectives on and experiences of resilience. Assumptions that high resilience inversely correlates with suicide risk in SOF drove our primary research questions and study focus. Questions were based on Holling's theory of ecological resilience. Results Participants provided insightful and detailed data of their resilience and were often self-effacing or self-critical. Responses indicated that although quite resilient, SOF personnel express their resilience in ways known to become pathological and precipitate suicidality if left undetected. Extracted subthemes indicated commitment to others over self and a nexus of trait variables linked to suicidality. Estimated neurotrauma from repetitive blast exposures should be incorporated in future models. Conclusion Findings challenge prevailing beliefs that dysfunctional behaviors and suboptimal resilience drive SOF suicide. Results herein justify future research and changes to command postures and U.S. Department of Defense initiatives regarding relationships between and among variables of resilience, neurotrauma, and suicide in SOF. [ Journal of Psychosocial Nursing and Mental Health Services, 63 (5), 26–38.]
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».