An Exploratory Analysis of the Correlates of Risk-Taking Propensity in Canadian Military Personnel
Notice bibliographique
Résumé
The present paper, accepted on February 14 th, is the final corrected version. There has been growing interest in the impacts of combat exposure on behavioral health outcomes such as alcohol use, risky driving and smoking in research on military personnel in recent years. One psychological factor that may explain such outcomes is an individuals’ risk-taking propensity. The present study thus examined the relationships of risk-taking propensity with demographic variables, deployment history, as well as a number of health and risk behaviors. Data collected as part of a comprehensive health survey in the Canadian Armed Forces (CAF) in 2008 and 2009 were analyzed. Participants included a sample of 2157 Regular Force members, stratified to reflect the Regular Force in terms of rank, sex, and deployment history. Using subscales of the Domain-Specific Risk Taking Scale (DOSPERT), participants’ levels of risk-taking propensity in the health and safety and in the recreational domains were assessed. Results consistently pointed to the higher levels of risk-taking propensity among younger respondents and men. While non-commissioned members (NCMs) reported higher levels of health and safety risk-taking propensity than officers, officers reported higher levels of recreational risk-taking propensity than NCMs. Variation in health and safety, but not recreational risk-taking propensity was found by deployment history. Health and safety risk-taking propensity was associated with a number of health-compromising behaviors (e.g., poor eating habits, inconsistent helmet use, smoking, problem drinking), while recreational risk-taking propensity was associated with a number of health-enhancing behaviors (e.g., good eating habits, physical activity, never smoking). Results thus point to noteworthy variations in the correlates of risk-taking propensity by risk domain among military personnel.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».