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Enregistrement W2558222119 · doi:10.3138/jmvfh.3753

The impact of military life on the well-being of children in single-parent military families

2016· article· en· W2558222119 sur OpenAlexaffvenueabout
Alla Skomorovsky, Deborah Norris, Amanda Bullock, Kimberly Smith Evans

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensDepartment of National DefenceMount Saint Vincent UniversityDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentMilitary personnelMilitary deploymentPsychologyStressorSingle parentSingle mothersDevelopmental psychologyClinical psychologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The military lifestyle presents unique challenges to children from military families, such as frequent family separations due to operational deployments and training. There is little evidence on how children in single-parent military families adjust to the demands of military life. The current study examined the impact of military life on the well-being and quality of child–parent relationships in single-parent Canadian Armed Forces families. Methods: Focus groups were conducted with 65 single parents from several locations in Canada. Parents were asked about their satisfaction with the quality of the child–parent relationship, their child's well-being, and the phases of deployment presenting the most challenges to their child. Results: Most parents reported that their children were doing well; however, deployment was identified as a major stressor that took a toll on children's well-being. Moreover, for some families, deployment reduced the quality of the child–parent relationship. Discussion: The findings are discussed by comparing the similarities and differences in child well-being and the child–parent relationship within single-parent military families to those within single-parent civilian families and dual-parent military families.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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