Factors associated with work satisfaction among Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Work satisfaction contributes to the health and well-being of Veterans transitioning to civilian life after service. Therefore, the purpose of this study is to examine the factors contributing to work satisfaction among Canadian Veterans. Methods: We examine multiple factors thought to be associated with work satisfaction using the cross-sectional 2010 survey of the Life After Service Studies (LASS) program of research, which includes a national sample of 3,154 Canadian Veterans released from the regular forces between 1998 and 2007. We performed both unadjusted and adjusted logistic regression models for three rank groupings: privates and cadets, Non-Commissioned Members (NCMs), junior and senior, and officers (junior and senior). Results: In the year after release, 73% of Veterans were satisfied with their work. Officers (89%) were the most satisfied, followed by NCMs (77%), and privates and cadets (52%). Using unadjusted models, factors associated with higher satisfaction rates were: release due to reaching retirement age; being older than 50; reporting no work stress; reporting knowledge, skills, and ability transferability; and similar job tasks between military and civilian occupations; reporting easy adjustment to civilian life; and being satisfied with finances. Using adjusted models, only satisfaction with finances was associated with work satisfaction for NCMs, privates, and cadets. Only involuntary release and years of service were associated with work satisfaction for officers. Discussion: Work satisfaction rates varied considerably according to military rank, and were highest among officers and lowest among privates and cadets. This suggests a need to account for rank when developing strategies to improve work satisfaction rates and reintegration into civilian life among Veterans.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».