MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3188289298 · doi:10.3138/jmvfh-2021-0018

Mind the gap: Sex, gender, and intersectionality in military-to-civilian transitions

2021· article· en· W3188289298 sur OpenAlexafffundvenueabout
Maya Eichler, Kimberley Smith‐Evans, Leigh Spanner, Linna Tam‐Seto

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Military Integration
Établissements canadiensQueen's UniversityCentre for Social InnovationMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesCanadian Armed Forces
Mots-clésIntersectionalityTransgenderLesbianGovernment (linguistics)Human sexualitySexual minorityIndigenousPolitical scienceRace (biology)Gender studiesMilitary servicePublic relationsPsychologySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LAY SUMMARY The authors conducted a review of existing research on sex, gender, and intersectionality in relation to military-to-civilian transition (MCT). Extensive international studies and government resources, mostly from the United States, provide insight into the potential vulnerabilities and challenges encountered by historically under-represented military members and Veterans during MCT (i.e., by women, lesbian, gay, bisexual, transgender, and other sexual or gender minority, Black, Indigenous, and People of Colour military service members and Veterans). The reviewed sources also highlight government initiatives and tailored programs that exist internationally to address diverse Veteran needs. Canadian research and government initiatives on the topic are limited, and this gap needs to be kept in mind. To support equitable transition outcomes for all Veterans, research as well as policies, programs, and supports need to pay attention to sex and gender as well as intersecting factors such as sexuality, race, Indigeneity, and more.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Military Veteran and Family HealthMême sujetEducation and Military IntegrationTravaux en français237 207