Perceptions of an AI-Supported Mobile App for Military Health in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in technology have expanded its reach and application, particularly when it comes to supporting mental health and well-being. The emergence and popularity of mental health mobile applications have created opportunities to reach those who face challenges with accessing traditional face-to-face supports such as members of the military community. Despite the increasing availability of technology-based mental health supports, perceptions toward this resource is unknown, particularly when it comes to technology that utilizes artificial intelligence (AI). Therefore, the purpose of this study was to evaluate the perceptions of the use of an AI-supported mental health app by the Canadian military community. This qualitative study used a combination of in-depth, semi-structured individual interviews, focus groups, and survey free-text responses. A total of 44 individuals participated in this study including military family members, veterans, health care providers working with veterans, and staff working with military families. The results have been presented in this paper as potential benefits and potential drawbacks of using an AI-supported mental health application. This information may have an important contribution to our growing understanding of how AI-supported technology is perceived through the unique experiences and lens of the military community. Understanding the various perceptions of technology will help inform the direction of expanding mental health services for a population who may be faced with geographic isolation or stigma that affect accessing mental health services. Further research is required to understand how AI-supported mental health applications can be best used with the military community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».