MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record 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 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Languageen
FieldPsychology
TopicPosttraumatic Stress Disorder Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMilitary personnelCognitionCombat stress reactionContext (archaeology)Psychological resilienceVulnerability (computing)Adaptation (eye)Stressor

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.015

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0050.006
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.304 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Same topicPosttraumatic Stress Disorder Research→French-language works237,207→