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Enregistrement W2070078342 · doi:10.1037/a0024525

The case for treating depression in military spouses.

2011· review· en· W2070078342 sur OpenAlexaff
Helen Verdeli, Charles Baily, Eleni Vousoura, Alexander Belser, Daisy R. Singla, Gail H. Manos

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Psychology · 2011
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBureau of Medicine and SurgeryNational Institute of Mental Health
Mots-clésService memberDepression (economics)Software deploymentMental healthMilitary personnelStressorMilitary servicePsychologyMilitary deploymentPsychiatryAdaptation (eye)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased operational tempo associated with current deployments to Operation Iraqi Freedom (OIF) and Operation Enduring Freedom (OEF) is placing considerable strain on military families. Among other sequelae of OIF and OEF deployment, findings from recent studies suggest high rates of depression in spouses of service members. This review presents a rationale for targeting depression among military spouses. It examines how stressors relating to the deployment cycle may contribute to depression in spouses and outlines the effects of spousal depression on the mental health of service members and their children. Mental health services currently available to military spouses as well as barriers to their care are also described. Considerations for the adaptation of treatment to their unique circumstances and needs are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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.

Tête enseignante Opus0,330
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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