Longitudinal analysis of psychological resilience and mental health in Canadian military personnel returning from overseas deployment.
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between exposure to combat stressors and poorer postdeployment health is well documented. Still, some individuals are more psychologically resilient to such outcomes than others. Researchers have sought to identify the factors that contribute to resilience in order to inform resilience-building interventions. The present study assessed the criterion validity of a model of psychological resilience composed of various intrapersonal and interpersonal variables for predicting mental health among Canadian Forces (CF) members returning from overseas deployment. Participants included 1,584 male CF members who were deployed in support of the mission in Afghanistan between 2008 and 2010. Data on combat experiences and mental health collected through routine postdeployment screening were linked with historical data on the intrapersonal and interpersonal variables from the model. The direct and moderating effects of these variables were assessed using multiple linear regression analyses. Analyses revealed direct effects of only some intrapersonal and interpersonal resilience variables, and provided limited support for moderating effects. Specifically, results emphasized the protective nature of conscientiousness, emotional stability, and positive social interactions. However, other variables demonstrated unexpected negative associations with postdeployment mental health (e.g., positive affect and affectionate social support). Ultimately, results highlight the complexities of resilience, the limitations of previous cross-sectional research on resilience, and potential targets for resilience-building interventions. Additional longitudinal research on the stability of resilience is recommended to build a better understanding of how resilience processes may change over time and contribute to mental health after adverse experiences.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».