Soldiers’ Perception of Combat Ration Use During Arctic Training: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Soldiers work in various extreme environments, including the High Arctic, where energy requirements are increased compared with temperate climates. Soldiers often do not reach their energy needs with combat rations and face additional challenges to feeding in the Artic, which can hinder the performance. The purpose of this study is to document soldiers' perception about individual, dietary, and environmental factors influencing intake of combat rations during Arctic field training. MATERIALS AND METHODS: This qualitative phenomenological study included in-depth semi-structured individual interviews with 16 soldiers of the Canadian Armed Forces participating in the Arctic Operations Advisor training in Yellowknife (Northwest Territories) and Resolute Bay (Nunavut) from January to March 2019. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and then coded using a directed content analysis approach. Data were analyzed with NVivo qualitative data analysis software. RESULTS: Five themes related to the individual (personal preferences; mood and morale), the diet (water availability; food variety), or the environment (meal preparation time) were identified. A sixth theme found was related to the diet and the environment (food/water temperature). Soldiers explained food and water were frozen, thus limiting water availability and greatly increasing meal preparation time. Food variety was deemed adequate by some, but others preferred more options. Individual food preferences and soldier mood and team morale could be barriers or facilitators to intake. Overall, the complexity of combat ration intake in the Arctic stemmed from the interaction of factors. CONCLUSIONS: Various factors related to the individual, diet, and environment were found to influence intake of combat rations by participating soldiers during Arctic training. Reducing barriers to combat ration consumption by enhancing operational suitability of rations for the Arctic environment could promote dietary intake. Bearing in mind many interrelated factors influenced intake of soldiers, the military would benefit from further assessing which challenges related to intake in the field could be addressed.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».