MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7105772286 · doi:10.5281/zenodo.17491958

Cognitive and emotional features of decision-making by military personnel under combat stress (literature review)

2025· article· en· W7105772286 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitary personnelCognitionCombat stress reactionContext (archaeology)Psychological resilienceVulnerability (computing)Adaptation (eye)Stressor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cite in English in Vancouver Style: Klymkiv RI, Kulmatytskyi AV, Bilobryn MS. Cognitive and emotional features of decision-making by military personnel under combat stress (literature review). Inter Collegas. 2025;12(2):47-52. https://doi.org/10.35339/ic.2025.12.2.kkb Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.17491958 Abstract In the context of combat operations, military personnel are constantly in situations that require psychological resilience. Encountering combat stress is an integral part of military activity, accompanied by significant physical and psycho-emotional strain, and often leads to the deterioration of soldiers' mental health, complicating the decision-making process. This creates an urgent need to develop effective strategies for psychological support and adaptation after combat stress exposure. The aim of this study is to search for and analyse modern scientific literature to systematise data concerning the cognitive and emotional features of decision-making by military personnel under combat stress. In the process of research, the method of system analysis, comparative and bibliosemantic methods were used. The cognitive and emotional characteristics of decision-making under combat stress were examined. The study highlights the complexity and variability of behavioural, cognitive, and emotional reactions to combat stress. It was found that cognitive and emotional factors are key components of the decision-making process, emphasising the importance of timely and effective psychological support following combat stress. It is emphasised that personal traits of military personnel – such as psychological resilience, adaptability, resilience (hardiness), internal potential, emotional regulation, motivation and persistence, as well as high levels of positive emotions and low levels of anger, impulsivity, anxiety, and vulnerability – contribute to effective decision-making in stressful conditions. It was established that the effects of combat stress can vary significantly depending on individual traits and the cognitive and emotional characteristics of the military personnel. Further research will focus on studying the effectiveness of various psychological interventions aimed at reducing the negative consequences of combat stress, as well as analysing their impact on the cognitive and emotional characteristics of military personnel. Keywords: post-traumatic stress disorder, stress management, stress resistance, individual characteristics. Цитуйте українською у стилі Ванкувер: Климків P, Кульматицький А, Білобрин М. Когнітивні та емоційні особливості прийняття рішень військовими в умовах бойового стресу (огляд літератури). Inter Collegas, 2025;12(2):47-52. https://doi.org/10.35339/ic.2025.12.2.kkb [англійською]. Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.17491958 Анотація В умовах бойових дій військовослужбовці постійно перебувають у ситуаціях, які потребують психологічної стійкості. Зіткнення з бойовим стресом є невід’ємною частиною військової діяльності, що супроводжується значним фізичним та психоемоційним навантаженням і часто призводить до погіршення психічного здоров’я військових та ускладнює процес прийняття рішень. У зв’язку з цим постає нагальна потреба у створенні дієвих стратегій психологічної підтримки, адаптації та комплексної реабілітації військовослужбовців після перенесеного бойового стресу. Мета дослідження полягала в пошуку та аналізі сучасної наукової літератури для систематизації даних щодо когнітивних та емоційних особливостей прийняття рішень військовими в умовах бойового стресу. В процесі дослідження були використані метод системного аналізу, порівняльний та бібліосемантичний методи. Розглянуто конгітивні та емоційні особливості процесу прийняття рішень військовими в умовах бойового стресу. Відзначено складність і різноманітність поведінкових, когнітивних та емоційних реакцій на бойовий стрес. З’ясовано, що когнітивні та емоційні фактори є ключовими складовими процесу прийняття рішень, що підкреслює важливість своєчасної та ефективної психологічної допомоги після бойового стресу. Наголошено, що особистісні характеристики військовослужбовців, такі як психологічна стійкість, адаптивність, резильєнтність, внутрішній потенціал, здатність контролювати емоції, мотивація та наполегливість, а також високий рівень позитивних емоцій і низький рівень гніву, імпульсивності, тривожності та вразливості, сприяють ефективному прийняттю рішень у стресових умовах. Встановлено, що наслідки бойового стресу можуть суттєво варіювати залежно від індивідуальних рис, когнітивних та емоційних особливостей військових. Подальші дослідження будуть зосереджені на вивченні ефективності різних психологічних інтервенцій для зменшення негативних наслідків бойового стресу, а також на аналізі їхнього впливу на когнітивні та емоційні характеристики військових. Ключові слова: посттравматичний стресовий розлад, управління стресом, стресостійкість, індивідуальні особливості.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Même sujetPosttraumatic Stress Disorder Research→Travaux en français237 207→