Labour market outcomes of Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Employment is important to health, well-being, and adjustment from military to civilian life. Given the importance of employment, we examine Veteran labour force outcomes in Canada. Methods: We examined labour market indicators from the 2010 and 2013 Life After Service Studies cross-sectional Survey on Transition to Civilian Life, along with the 2013 Income Study for Canadian Regular Force Veterans (released since 1998). Results: In Canada, most Regular Force Veterans surveyed were employed after release and satisfied with their work – both employment and satisfaction rates grew over time. The unemployment rate did not differ from that of the general Canadian population. However, Veterans were more likely than the general Canadian population to experience activity limitations at work. Variations in outcomes were found across diverse groups of the population. For example, unemployed Veterans were younger at release, had the fewest years of service, and were more likely to have served in the Army than employed Veterans. Veterans who were not in the labour force were older and had more years of service, and many were experiencing barriers to work. Employment rates were lower among female Veterans and among medically released Veterans. Discussion: Labour market outcomes vary across sub-groups of the Veteran population, suggesting targeted approaches to improve labour market outcomes. Findings suggest that the prevention of work disability is important for improving outcomes. Best practices in preventing work disability include restructuring compensation to recognize varying degrees of earnings capacity and to encourage labour market engagement and supported employment programs.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».