ASSESSING ALEXITHYMIA IN LAW ENFORCEMENT: THE ROLE OF SERVICE TENURE AND SEX
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Alexithymia, characterized by difficulties in identifying and expressing emotions, has significant implications for professions requiring emotional intelligence and trauma-informed response. Law enforcement officers routinely navigate high-stress encounters that demand emotional regulation, clear communication, and empathy, yet those with alexithymic traits may struggle in these areas, potentially affecting interactions with victims, suspects, and the community. This study examined the prevalence of alexithymia among front-line police officers in suburban municipal agencies within the Chicago metropolitan area, using the Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20) as a standardized assessment. The research addressed three questions: (1) What proportion of officers exhibited normative or elevated levels of alexithymia? (2) Did alexithymia vary by years of service? (3) Were there differences between male and female officers? A quantitative methodology was employed, collecting survey data from 44 officers categorized by sex and tenure, distinguishing those with less than 5 years from those with 5 or more. Findings indicated that while most officers were non-alexithymic, a notable subset exhibited normative or severe alexithymia, raising concerns about emotional processing within the profession. Statistical analysis revealed no statistically significant differences based on sex or years of service, suggesting alexithymic tendencies may be more individually variable than demographically linked. These findings highlight the need for trauma-informed policing strategies that account for emotional processing deficits. Enhancing officers’ ability to recognize and regulate emotions may improve victim interactions, crisis de-escalation, and community trust, reinforcing the importance of integrating emotional intelligence training within trauma-informed law enforcement practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».