Postdeployment military mental health training: Cross-national evaluations.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deployments increase risk for adjustment problems in service members. To mitigate this increased risk, mental health training programs have been developed and implemented in several nations. As part of a coordinated effort, three nations adapted a U.S. mental health training program that had been validated by a series of group randomized trials demonstrating improvement in postdeployment adjustment. Implementation of evidence-based programs in a new context is challenging: How much of the original program needs to remain intact in order to retain its utility? User satisfaction rates can provide essential data to assess how well a program is accepted. This article summarizes service member ratings of postdeployment mental health training and compares ratings from service members across four nations. The participating nations (Canada, New Zealand, United Kingdom, and the United States) administered mental health training to active duty military personnel in their respective nations. Following the training, military personnel completed an evaluation of the training. Overall, across the four nations, more than 70% of military personnel agreed or strongly agreed that they were satisfied with the mental health training. Although some differences in evaluations were observed across nations, components of training that were most important to overall satisfaction with the training were strikingly similar across nations. Fundamentally, it appears feasible that despite cultural and organizational differences, a mental health training program developed in one nation can be successfully adapted for use in other nations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,007 |
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 découle