Evaluating Road to Mental Readiness wellness checks for CAF search and rescue technicians
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Road to Mental Readiness (R2MR) program delivers mental health training, which includes a guided discussion and wellness check for Canadian Armed Forces search and rescue technicians (SAR techs) during their annual dive proficiency and currency training to support their mental health and performance and helps to decrease barriers to care and encourage care seeking when necessary. A mixed-methods evaluation of SAR techs' perceptions of the wellness checks was conducted in July 2024. Methods: Sixty SAR techs completed an anonymous survey three months post-training to capture their perceptions of the wellness checks, including their usefulness; common therapeutic factors identified as important mediators of wellness check effectiveness from previous research; and attitudes toward care-seeking, supporting others, stigma, and resilience. Results: Most SAR techs found their most recent wellness check to be at least a little helpful in supporting their mental health and well-being, and their attitudes toward the wellness check appeared to improve afterward. The learning of new skills was a common therapeutic factor that most related to perceptions of wellness check usefulness. In terms of related outcomes, those who rated the wellness check as more useful reported greater confidence in accessing mental health care, but not greater resilience or stigma. Finally, most SAR techs who received a follow-up recommendation followed through with it. Discussion: The findings indicate that SAR techs perceive the current R2MR training as useful for supporting their mental health and well-being, but the findings are limited to this unique occupation.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».