Financial stress, financial stability, and military spousal well-being
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Not only do military families face similar financial stressors as civilian families, but they also face a number of unique financial stressors as a result of the military lifestyle. In this article, we explore factors that contribute to military spouses’ perceived financial stress and the effect of financial stability on military spouses’ psychological well-being and life satisfaction. Methods: The data sets used in the analyses include female civilian spouses of Canadian Armed Forces (CAF) Regular Force members who completed the Quality of Life (QOL) survey administered in 2009 ( N = 1,518) and 2013 ( N = 1,189). In Study 1, we conducted a series of analyses to assess whether CAF spouses’ socio-demographic and military lifestyle characteristics contribute to their perceived level of financial stress (2009 QOL data). In Study 2, we conducted a series of analyses to assess whether financial stress and stability contribute to CAF spouses’ well-being and life satisfaction (2009 and 2013 QOL data). Results: Results showed that socio-demographic and military lifestyle characteristics predicted military spouses’ financial stress and that more financial stress and less financial stability reduced their psychological well-being and life satisfaction. Discussion: These findings suggest that reducing military spouses’ financial stress and improving their financial stability may enhance their well-being.
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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 | 0,001 |
| 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 ».