Socio-demographic differences in financial strain and satisfaction in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study examines socio-demographic differences in financial strain and financial satisfaction. The life-cycle model of consumption and savings suggests that individuals make less money when they have the most financial responsibilities. It was expected that socio-demographic factors would predict financial strain and satisfaction. Methods: Results from a stratified random sample ( N = 1, 887) of Regular Force members in the Canadian Armed Forces who completed the Military Member/Family Finance Survey (2017) were examined to test whether age, marital status, dependents, sex, rank, and education predicted financial strain and financial satisfaction, both independently and when controlling for family income, using step-wise regression. Results: Members reported higher financial strain and lower financial satisfaction if they had dependents and lower rank; this held when controlling for family income. Separated individuals reported lower financial satisfaction, and women reported higher financial satisfaction than men, although these differences were not significant when controlling for other socio-demographic variables. Discussion: This study replicates US military findings: lower-ranking individuals experience the most financial strain and lowest financial satisfaction, even when controlling for income, age, marital status, and dependents. When women and men were paid equally, women reported higher financial satisfaction, although this was not significant when controlling for other variables. To understand financial strain, militaries and other organizations should focus on those with less power in the organization and those at more vulnerable points in their life cycle (e.g., those who have dependents). Organizations can provide financial counselling to members, ensuring it is targeted to members’ life stage.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».