Examining the Relationship Between Mental, Physical, and Organizational Factors Associated With Attrition During Maritime Forces Training
Notice bibliographique
Résumé
For infantry units of the Dutch Ministry of Defence, high attrition rates (varying from 42 to 68%) during initial training are a persisting problem. The reasons for this attrition are diverse. Having better insight into the causes of attrition is a prerequisite for implementing preventive measures. To achieve this, a monitoring assessment system was developed that integrated the effects of physical, mental, and organizational determinants on operational readiness. The aim of this study was to implement the monitoring tools and to establish the set of determinants that best predicted attrition during infantry training of new recruits. Eighty-five recruits were monitored over a 24-week infantry training course. Before the training, recruits were screened for medical, psychological, and physical wellness. During the monitoring phase, mental, physiological, and organizational indicants were obtained using an array of tools such as questionnaires, chest belt monitors (for heart rate, acceleration, and skin temperature measurements), and computerized tests (e.g., vigilance, long-term memory). Survival analyses were used to tease out the determinants of individual and grouped predictors of attrition. Nearly half the recruits (47%) failed the training. Attrition was predicted by both physiological and mental determinants. However, the organizational determinant "trainers' judgment" on the "recruits' military quality" dominated the physiological and mental determinants. It was concluded that the monitoring system was successfully implemented during infantry training, and that the survival analysis method emphasized on single effects and interactions between the different determinants. Based on the current findings, we recommend several steps to successfully implement a monitoring method in settings with high demands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».