Women Veterans: Examining identity through an intersectional lens
Notice bibliographique
Résumé
LAY SUMMARY As the United States’ ethnic and racial demographics continue to reflect a nation of diversity, the U.S. Department of Defense (DoD) must also be mindful of diversity, equity, and inclusion (DEI). Currently, the DoD appears to be highlighting not only the ethical but also the strategic importance of diversity initiatives, but it must also strive to put theory into action to adequately lead and for Veterans to get proper medical and mental health care. Women, ethnic minorities, and lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer/questioning individuals continue to enlist and face struggles to obtain adequate health care. Thus, this article discusses the need for intersectionality theory and critical race theory to be incorporated into ongoing discussions related to U.S. military and Veteran care. Although diverse backgrounds and experiences offer DoD the added benefit of diverse skill sets and innovation, it must also examine its own fighting force with a diverse lens, and in turn, the Department of Veterans Affairs should follow suit.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,020 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».