Moral injury, coping strategies, and supports among Canadian public safety personnel
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Public safety personnel (PSP) are at increased risk of exposure to potentially morally injurious events (PMIEs) and moral injury because of the nature of their work. The purpose of this study was to explore how moral injury relates to coping strategies and supports that PSP may use to care for their mental health. Method: Between June 2022 and June 2023, PSP were invited to participate in an online survey that indexed socio-demographic information, moral injury (with shame and trust violation sub-scales), perceived organizational support, social support, spiritual well-being, self-compassion, alcohol use, cannabis use, and childhood adversity. Hierarchical multiple linear regressions were constructed to assess the relations between coping strategies and supports and 1) overall moral injury, 2) shame-related moral injury, and 3) trust-violation-related moral injury, controlling for age, mental health history, and childhood adversity. Results: Moral injury was negatively associated with perceived organizational support, spiritual well-being, and self-compassion. Shame-related moral injury was negatively associated with spiritual well-being, self-compassion, and social support. Finally, trust-violation-related moral injury was positively associated with alcohol use and negatively associated with perceived organizational support and spiritual well-being. Discussion: Although PSP and related groups may continue to experience moral injury because of job-related duties, there may be room to intervene via spiritually informed resources, self-compassion training, and social and organizational support.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».