Predicting Canadian Armed Forces service couples’ marital satisfaction: roles of financial well-being and financial strain
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Civilian-related research has demonstrated that couples’ financial well-being and subtypes of financial strain influence marital satisfaction. However, there is a lesser understanding about financial well-being and strain as well as martial satisfaction among military service couples. Accordingly, the present study examined the impact of service couples’ perception of financial well-being and subtypes of financial strain on their marital satisfaction. Methods: Out of 1,637 Regular Force (Reg F) Canadian Armed Forces members who responded to a financial well-being survey, 423 were married Reg F service couples. Participants reported their financial strains (i.e., credit card debt, relationship problems, physical stress, inability to meet obligations), financial well-being, and marital satisfaction. Results: A hierarchical multiple regression was conducted in which marital satisfaction was regressed onto financial well-being, followed by the subtypes of financial strain. Results indicated that higher financial well-being and lower financial strains both significantly predicted greater marital satisfaction. Fewer relationship problems and higher physical strain were uniquely predictive of higher marital satisfaction. Discussion: Findings suggest that, similar to civilian populations, both financial well-being and financial strains influence service couples’ marital satisfaction. Increased relationship problems with others in relation to finances may decrease the quality of spousal interactions. Meanwhile, it is possible that increased physical strain symptoms (e.g., headaches, inability to sleep, upset stomach) due to financial strain may increase couples’ marital satisfaction through the provision of social support.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».