The Effectiveness of Wellness Programs within Police Departments at Addressing Police Officer Health
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study identifies the wellness services offered through various West Michigan police departments and the extent to which they meet the needs of police department staff. SUBJECTS: Eight different departments across two counties in West Michigan, Kent and Ottawa, were the study participants. METHODS AND MATERIALS: A 33-quesstion survey was administered and asked questions related to physical fitness, stress management, mental health, nutrition and diet, alcohol and substance use, and overall wellness. ANALYSES: The data from the surveys was analyzed using descriptive statistics. Percentages were used to summarize the data. RESULTS: Results indicated that police departments offer services in stress management and mental health, but physical fitness, nutrition and diet, and alcohol and substance use services/programs are not as prevalent. Results also showed that most departments do not have a comprehensive wellness program that offers service in five major areas of health: physical fitness, stress management, mental health, alcohol and drug use, and nutrition and diet. CONCLUSIONS: The role of public health is to create local awareness in the areas that are currently lacking in West Michigan police departments: physical fitness, nutrition and diet, and alcohol and substance use. Future research should focus on the impacts of implementing services/programs in the five areas of health that were assessed in this study. Results could increase the understanding and importance of the impact of implementing comprehensive wellness programs among a population that desperately needs support in multiple areas of health.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».