Exposure to mental health training and education in Canadian Armed Forces personnel
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Canadian Armed Forces (CAF) mental health training and education (MHTE) program seeks primarily to enhance well-being and performance through enhancement of resilience and mental health literacy. Wider dissemination of its MHTE program is a strategic priority for the CAF, but the extent of MHTE exposure and risk factors for low exposure are unknown. The objectives of this paper are (1) to describe the extent of exposure to MHTE, and (2) to explore factors associated with less exposure. Methods: The 2013 CAF Mental Health Survey ( n = 8,165) assessed exposure to MHTE in six specific training contexts. Modified Poisson regression and ordered logistic regression explored risk factors for lack of any MHTE exposure and for fewer total training hours, respectively. Results: 69.7% of respondents had exposure to MHTE over the previous 5 years. The median number of training hours in those with at least some exposure was 11 (inter-quartile range 5 to 24). Similar risk factors were identified for no MHTE exposure and for fewer MHTE hours, though the models had relatively poor predictive value. Discussion: While most CAF personnel have had at least some exposure to MHTE, the extent of exposure varies substantially, and a significant fraction have had no exposure at all. While targeting groups with low exposure identified in this analysis makes sense, the substantial variability of exposure within those groups demonstrates the need for administrative data on training exposure at the individual level on an ongoing basis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».