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Enregistrement W3179909018 · doi:10.3138/jmvfh-2021-0032

Mental health and well-being of LGBT+ Veterans dismissed from the British Armed Forces before January 2000

2021· article· en· W3179909018 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Paige, Christina Dodds, Craig Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPrideTransgenderLesbianGeneral partnershipSexual orientationPolitical scienceMilitary personnelPsychologyGender studiesCriminologySociologyLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LAY SUMMARY Between 1955 and January 2000, the UK Armed Forces and Ministry of Defence enforced a ban on lesbian, gay, bisexual, transgender, and related (LGBT+) service, dismissing or forcing the immediate retirement of thousands of personnel because of their sexual orientation or gender identity. They fell on hard times and were left isolated and unsupported by the nation they had proudly stood to defend. Although more than 21 years has elapsed since the ban was lifted, little academic literature has explored the ban’s impact on the mental health and well-being of the United Kingdom’s LGBT+ Veteran community. Anecdotal evidence suggests many still endure consequential hardship and mental health struggles and remain isolated from the military family and traditional support services. Fighting With Pride, an LGBT+ military charity launched in January 2020, and Northumbria University’s Veterans and Military Families Research Hub joined in partnership to remedy this by determining mental health and well-being impacts and consequences and identifying recovery pathways. Lived experience narratives must be used to help build support ahead of the publication of any formal findings. Research-based evidence is vital in helping to develop recovery and support policy and in further shaping support services to develop the best possible impact-related outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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