Gender in Veteran reintegration and transition: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This article presents the results of a scoping review of Canadian and international literature on gender and Veteran reintegration and transition. Methods: The scoping review yielded 178 articles, which were organized thematically according to issues impacting Veterans' transition to civilian life and by their approach to gender. Results: There has been an upswing in gender research on Veterans, with 100 of the 178 articles published between 2000 and 2015. Most of the research articles, largely quantitative studies, are related to health issues ( n=108), discussing mental and physical health outcomes and health services use. There is much less gender-related research being conducted on socio-economic themes ( n=25) of Veterans' homelessness, employment, and education. Military sexual trauma (MST) represents the second most common topic ( n=45) researched in the reviewed literature, and appeared primarily in the context of health research and, to a lesser extent, in relation to socio-economic issues. Discussion: Lack of clarity on the use of the term “Veteran” and lack of explicit engagement with military-to-civilian transition in the reviewed literature pose challenges. Furthermore, the lack of qualitative research, social sciences research, and Canadian research represent major gaps in the literature. We recommend that the impact of military and civilian gender norms and gendered power dynamics be considered in relation to female, male, and LGBTQ Veterans across transition stages and across health and socio-economic dimensions in future research and programming.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».