What are training scars in police training? A conceptual synthesis developed using a rapid integrative review
Notice bibliographique
Résumé
The concept of "training scars"—unintended and potentially harmful habits acquired through training—has received limited scholarly attention despite its relevance to officer safety. Although widely referenced in military and police training communities, the term remains colloquial and lacks a formal definition, theoretical grounding, and operational guidance. This conceptual synthesis marks the initial phase of a broader effort to develop the concept. We conducted a rapid integrative review to identify definitions, examples, attributes, related terms, and mitigation strategies. Searches across academic databases and grey literature revealed that references are largely anecdotal, with few empirical studies. Our findings underscore the need for conceptual clarity, consistent terminology, and systematic evaluation. Ultimately, we aim to construct a consensus definition and framework for identifying and addressing training scars across officer-safety disciplines (e.g., defensive tactics, firearms). This foundational review lays the groundwork for a Delphi study with international experts to further develop the concept.
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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 | 0,052 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».