Building resiliency among law enforcement officers
Notice bibliographique
Résumé
Law enforcement officers are frequently exposed to stressors such as organizational and operational stress. These sources of stress have the potential to manifest or cumulate over time and lead to various negative consequences for the officers. In addition to these sources of stress there are also critical incidents which can lead to trauma. Trauma also has several negative consequences for officers such as physical and mental health issues. If left untreated, these issues have the potential to manifest and develop into Post Traumatic Stress Disorder (PTSD). PTSD is a psychiatric disorder that can develop when individuals experience or witness a traumatic event (Parekh, 2017).\nPTSD can occur in any population or ethnicity and is prevalent in approximately 3.5% of adults in the United States according to Parekh (2017). The rate for law enforcement officers is much higher. Carleton, Afifi, Taillieu, Turner, Krakauer, Anderson, and McCreary (2019) found that approximately 44.5% of Canadian Public Safety Personnel screened positive for PTSD.\nFortunately, there are several protective factors that can mitigate the negative effects of PTSD for law enforcement officers. These include Critical Incident Stress Management, Strong and Effective Leadership, Peer Support, Mindfulness, Road to Mental Readiness, and Employee Assistance Programs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,208 | 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 ».