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Record W7161953556 · doi:10.82308/15088

The effects of mindfulness and self-compassion on perceived occupational stress and mental health in Canadian police officers

2025· dissertation· en· W7161953556 on OpenAlexaboutno aff
Matthew Fleischmann

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicPolicing Practices and Perceptions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMindfulnessPoison controlOccupational stressMental health

Abstract

fetched live from OpenAlex

La police est l’une des professions les plus stressantes qu’une personne puisse exercer. Le travail implique de longues heures, des horaires décalés, une exposition à des situations dangereuses et souvent imprévisibles, des cycles rapides entre des périodes de faible et de fort stress, des problèmes de santé physiologiques, des troubles mentaux, la bureaucratie, et plus récemment, des critiques de la part du public et des médias. Pourtant, des milliers de personnes du monde entier choisissent de poursuivre cette profession, nombre d’entre elles ayant pour objectif d’améliorer leurs communautés. En raison d’une exposition élevée à de nombreux dangers, les policiers courent un risque plus élevé de développer divers troubles de santé mentale, tels que le stress, l‘anxiété et la dépression. Bien que de nombreuses publications existent sur les taux et les résultats du trouble de stress post-traumatique (TSPT) chez les policiers, la recherche sur les effets du stress, de l’anxiété et de la dépression est insuffisante, en particulier chez les policiers canadiens. Il existe également un manque de recherche sur la manière d’aider ces agents à faire face aux conséquences du stress, de l’anxiété et de la dépression. Les facteurs de stress auxquels les policiers sont confrontés sont appelés facteurs de stress professionnels et se divisent en facteurs opérationnels (c’est-à-dire, le risque de blessure au travail) et en facteurs organisationnels (c’est-à-dire, le favoritisme). Récemment, de nombreux chercheurs et praticiens se sont tournés vers la pleine conscience et la compassion envers soi pour aider les policiers à développer de la résilience et de la tolérance envers l’imprévisibilité inhérente à leur travail. Cependant, il s’agit d’un domaine qui manque encore de recherche, et les travaux déjà réalisés se sont principalement concentrés sur les policiers aux États-Unis et dans d’autres parties du monde. Ce corpus de recherche constitue une base pour le travail actuel ; cependant, la culture canadienne de la police nécessite sa propre enquête. La première étude était une étude transversale dans laquelle les facettes de la pleine conscience et la compassion envers soi en tant que modérateurs de la relation entre les facteurs de stress professionnels et les symptômes de santé mentale chez les policiers canadiens ont été examinées. Un échantillon de 130 policiers a participé à cette étude. Les résultats ont indiqué que la facette du non-jugement de la pleine conscience modérait la relation entre les facteurs de stress opérationnels et organisationnels et les symptômes d’anxiété ; cependant, ma hypothèse selon laquelle la compassion envers soi agirait en tant que modérateur de la relation entre les facteurs de stress opérationnels et organisationnels et les symptômes d’anxiété n’a pas été confirmée. La deuxième étude a évalué l’efficacité d’un programme de pleine conscience en ligne existant pour les policiers appelé MindFit Cop. Un échantillon de 14 policiers de partout au Canada a participé à cette étude. Les résultats ont révélé une amélioration des scores de pleine conscience et de compassion envers soi à travers les différents moments de mesure pour les deux groupes sur la pleine conscience globale. Nous n’avons trouvé un résultat significatif que pour le temps × condition pour la non-réactivité. Les résultats indiquent que ces changements se sont produits indépendamment de la condition

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.918
Threshold uncertainty score0.697

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.013
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.348 · 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 teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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