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Enregistrement W4413908384 · doi:10.3390/fire8090348

“Firefighters Hate Two Things—Change and the Way Things Are” Exploring Firefighters’ Perspectives Towards Change

2025· article· en· W4413908384 sur OpenAlexaff
Eric J. Carlson, Matthew Manierre, Michael C.F. Bazzocchi

Notice bibliographique

RevueFire · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on firefighters’ relationship with different types of change in their profession and what barriers and facilitators might contribute to how they respond. Informed by the Force Field analysis of change, interviews were conducted to better understand what specific barriers and facilitators contribute to their views on types of change and the level of influence they carried. Twenty-five interviews were conducted with firefighters from a variety of backgrounds, including different ages, genders, ranks, and experience levels for both career and volunteer firefighters. Thematic analysis identified different responses to four common rationales that helped to explain the acceptance or dismissal of changes. These were as follows: (1) openness or apprehension towards change; (2) the results of a cost–benefit analysis that considered financial and manpower limits, perceived legitimacy of the problem, and efficacy of the solution; (3) reference to past experiences with changes that had failed or succeeded; and (4) trusted messengers that respected the chain of command were preferred. These themes are applicable across multiple types of changes, including technological and cultural adaptation. However, they also reveal challenges that may emerge due to friction with firefighters’ professional identities and traditional masculine norms. The patterns identified here can help to inform future efforts to implement changes and to anticipate likely points of friction or motivation that can be leveraged.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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