The Relationship Between Programming After Critical Incidents, Shootings, and Resilience in Police
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe purpose of this study was to examine whether there was a relationship between resilience, posttraumatic growth, and reintegration programming after a critical incident and/or line of duty shooting through the cognitive, self-efficacy and resiliency theoretical lenses. The research aimed to determine if police officers, who participated in reintegration programming, specifically in this study, Edmonton Police’s Reintegration After Critical Incident programming, produced higher scores in resilience as measured on the Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC) and posttraumatic growth, as measured on the Post Traumatic Growth Inventory scale (PTGI), with Canadian police officers compared to police officers who do not participate in this programming. A total of 68 participants were assigned to each group; one group of 34 who had participated in Reintegration After Critical Incident programming subsequent to their critical incident and one group of 34 who did not participate in Reintegration After Critical Incident programming subsequent to their critical incident. Using a comparative design, two separate One Way ANOVAs, determined that there was statistical significance in the relationship between resilience and participation in Reintegration After Critical Incident programming. This research determined there was no statistical significance between posttraumatic growth and Reintegration After Critical Incident programming. Implications for positive social change are that Reintegration After Critical Incident programming may prevent serious mental health issues through higher resilience in police officers after experiencing a critical incident and/or line of duty shooting should this programming be implemented in policing organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».