Combatting job stress: Integrating healthy workplace and stress models to support military member well-being
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Supporting worker well-being and reducing stress is important in all jobs, and even more so in a military environment. Military members may be subjected to a unique set of stressors and demands (e.g., deployments, combat), as well as demands that are typical across occupations (e.g., work overload), which are associated with significant organizational (e.g., recruitment, retention) and individual (e.g., PTSD, burnout) outcomes. Although less frequently studied, military occupations also are associated with positive work (e.g., skill development) and life (e.g., resilience, sense of purpose) outcomes. Even though identifying mechanisms to support military member health can be daunting (especially given the variety of stress and well-being models), identifying potential points of intervention is vital to understanding worker health. Methods: The authors identified and reviewed seminal stress, well-being, healthy workplace, and intervention models and theories to integrate both unique and common work-related factors that were pertinent to a military population. Results: The authors summarized these key models and theories and developed a military well-being framework including key intervention points to help militaries actively address member well-being from multiple points. Discussion: The goal of the study was to provide an updated, workable framework to address well-being within a military population, while emphasizing key job, interpersonal, and organizational demands/resources. It affords a unique perspective and tool to support future research and practice by linking demands/resources and well-being to primary, secondary, and tertiary workplace interventions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».