Unblurring the Lines of Responsibility: The Puzzle of Veteran Service Provision and its Gendered Implications
Notice bibliographique
Résumé
The ever-increasing representation of women in the Canadian Armed Forces (CAF) has sparked discussion about the gendered implications of military-to-civilian transition. Women are now the fastest growing cohort of veterans in Canada and represent nearly 16% of the military. As the demographics of the military change in Canada and elsewhere, so too will the face of veterans. Despite the Government of Canada’s clear mandate to include gender-based analysis in all policies and programs, has this really been accomplished in the field of veteran service provision? We grapple with this challenge by problematizing the division of labour in veteran services and programs, examining whether programs have been responsive to gender mainstreaming commitments from the federal government. Finally, we demonstrate how a gender-based analysis can enhance services. We conduct a comprehensive environmental scan and create an original database for veteran services and programs in Ontario. A total of 211 individual programs and service offerings were examined and coded, with 5 found to integrate gender considerations into their program delivery. Our analysis is further supported by focus group data from 52 veterans. In addition to generating important recommendations for veteran service providers and employers tied to our data analysis, we also provide further best practices drawn from the experiences of two close allies, the United States, and Australia.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».