The impact of deployment length on the investing, saving, and spending behaviours of Canadian Armed Forces members
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Very little research has examined the impact of the length of deployments on financial behaviours. Canadian Armed Forces (CAF) members receive different levels and types of compensation for deployments that are more or less than 60 days, both of which can affect members’ saving and spending behaviours. Thus, the present study examines whether the financial behaviours of CAF members who have been deployed differs from those who have not and whether deployment length affects members’ financial behaviours. Methods: Among 1,887 Regular Force CAF members completing a financial survey, participants who had been deployed in the previous two years ( n = 356) were asked to indicate whether they had increased their spending and whether they had saved or invested more money as a result of their deployment. Results: CAF members who had been deployed were less likely than members who had not been deployed to engage in negative financial behaviours and were more likely to report positive financial behaviours. Those who had been deployed for longer than 60 days indicated that they had increased the amount of money saved or invested as a result of their deployment. Spending did not change significantly as a result of deployment. Discussion: This study provides a preliminary examination of the financial behaviours of deployed CAF members. Findings suggest that the length of deployment impacts members’ saving habits. CAF financial planners may use these findings to help tailor their services to the needs of personnel returning from varying lengths of deployments.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».