Identifying contextual factors that impact community reintegration in injured female Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Women are an ever-growing and integral part of the U.S. military. However, the research on community reintegration (CR) for injured female Veterans is limited. The purpose of this study was to identify the contextual factors influencing CR for injured female Veterans. Methods: Female Veterans reporting a physical or psychological injury acquired during military service ( N = 31) completed the Community Reintegration of Service Members’ Extent of Participation (EOP) and Satisfaction with Participation (SWP) subscales, the Craig Hospital Inventory of Environmental Factors, and the New General Self-Efficacy Scale to identify personal and environmental factors affecting CR. Statistical analyses were conducted to determine the clustering of participants on the basis of CR scores and the effect of environmental factors and self-efficacy on CR. Results: Levels of CR were organized into low, moderate, and high CR clusters. General self-efficacy was significantly related to CR, and a significant difference was observed between high and low CR clusters. CR was not related to time served in the military, total time deployed, history of suicidal ideation, or having a dependable social support system. Discussion: Findings indicate that general self-efficacy had the strongest relationship with CR for injured female Veterans. Results also suggest that participants had varying levels of CR, and those with lower levels of CR were more likely to perceive environmental factors as barriers to CR. Future research should explore the influence of environmental barriers on CR for injured female Veterans with a larger sample.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».