Organizational Culture and PeerOnCall App Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public safety personnel (PSP) such as paramedics and police are exposed to traumatic situations which increases their risk for mental health issues. However, many PSP do not seek help in a timely manner. Peer support interventions have the potential to decrease stigma and increase treatment-seeking behaviours among PSP. However, little is known regarding how the organizational culture of public safety organizations (PSOs) may affect the implementation of a peer-based intervention. This study aims to understand the extent to which organizational culture, including masculinity contest cultures (MCC), within Canadian PSOs affects implementation of PeerOnCall, a new peer support app for PSP. Methods: A multiple case study design was adopted, integrating semi-structured interviews and a standardized MCC scale completed with organizational champions from three PSOs. Two to three champions from each PSO acted as key informants regarding their organizations. Interviews explored champions’ perceptions of how organizational culture might shape implementation. Interview data were analyzed using inductive thematic analysis. Interview data were also triangulated with MCC scale data to understand the extent to which an MCC exists and is important to consider when implementing this app-based intervention. Results: Interviews with champions resulted in the construction of four themes. The first theme focused on external drivers of organizational culture shift, while the second theme focused on internal drivers. The third theme focused on how culture can create resistance to implementation. The fourth theme emphasized that culturally competent implementation strategies could overcome this resistance Most participants perceived their organization to have low-to-moderate levels of MCC. Discussion/Conclusions: Each organization had a unique and changing culture, as evidenced through its cultural artifacts, beliefs, and values. Understanding how culture shapes implementation of PeerOnCall can guide the creation of contextually relevant strategies that optimize implementation of PeerOnCall within PSOs. Recommendations for strategies and further study are provided.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».