Developing families-forward innovations in public safety personnel organizations
Notice bibliographique
Résumé
Public safety personnel (PSP) experience stressors which may affect their mental health, occupational responsibilities, performance on duty, and their families. In the current article, we explore the development and implementation of family-forward initiatives within public safety organizations. In reflecting on public safety implementation leaders' experiences of developing and implementing family-forward innovations, we aim to understand the crucial constructs involved in developing and implementing effective innovations. Fifteen public safety leaders with previous experience implementing a family-forward initiative, from four public safety sectors, participated in semi-structured interviews about their experiences with implementing family-forward initiatives to reveal the conditions under which these initiatives were conducted among different public safety contexts. We mapped the interview data onto the Consolidated Framework of Implementation Research (CFIR), and present the relevant constructs needed to be considered for future initiatives. Participants identified four types of family-forward innovations implemented across four public safety sectors: i) community building, ii) social norming, iii) building awareness and skills, and iv) communication channels. Leadership, resources, and a climate of readiness were instrumental in the implementation of family-forward initiatives. Knowledge of these implementation constructs can be used to improve and adapt family-forward initiatives for the future as well as for development and implementation of initiatives for other public safety sectors. • Four types of family-forward initiatives: community building, social norming, building awareness and skills, and communication channels. • Utilizing the Consolidated Framework for Implementation Research, we were able to present the relevant constructs needed to be considered for future initiatives. • Major barriers and facilitators occurred around resources, readiness, and leadership.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».