Correlates of perceived military to civilian transition challenges among Canadian Armed Forces Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Analyses of the Canadian Armed Forces Transition and Well-Being Survey (CAFTWS) were conducted to identify the most prominent challenges faced by Canadian Armed Forces (CAF) Veterans during their military to civilian transition, and to assess the associations of various characteristics, including release type and health status, with experiencing such challenges. Methods: Prevalence estimates and logistic regression analyses were computed on data from the CAFTWS, which was administered in 2017 to 1,414 Regular Force Veterans released from the CAF in the previous year. Results: The two (of seven) perceived transition challenges with the strongest associations with difficult post-military adjustment were loss of military identity (adjusted odds ratio [AOR] = 5.4) and financial preparedness (AOR = 2.3). In adjusted regression analyses, Veterans who had a non-commissioned rank, primarily served in the army, 10–19 years of service, a medical release, and poor physical or mental health, were more likely to report loss of military identity. Veterans who had a junior non-commissioned rank, a medical release, and poor physical or mental health were more likely to report challenges with financial preparedness. Furthermore, significant interaction effects between Veterans’ release type and their health status were observed. Discussion: This study extends prior research to inform ongoing efforts to support the well-being of CAF members adjusting to post-service life. Findings emphasize the importance of preparing transitioning service members and civilian communities for the social identity challenges they may encounter. Findings also support the value of programs and services that help prepare transitioning service members with managing finances, finding education and employment, relocating, finding health care providers, and understanding benefits and services.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».