Comparing Two Distinct Miliary Samples on Traumatic Events, Positive Coping Styles and Post Traumatic Growth
Notice bibliographique
Résumé
This study collected complete data traumatic event-related information, positive coping styles, and post traumatic growth variables from two different United States (US) military veteran samples: non-combat military veterans (n = 54) and combat military veterans (n = 84). Although both samples represent military veterans, only one sample experienced actual combat, i.e., active fighting in a war against an enemy. All data were collected via online survey. Demographically, both samples were predominately White male, with a four-year college degree being the highest education level frequency. The average participant age was 29 years and there was no significant mean age difference between the samples. In addition, there were no significant sample differences in the total number of traumatic events experienced or time since the most powerful traumatic event was experienced. The purposes of this study were to: (1) test if four positive coping strategies were related to Post Traumatic Growh (PTG), and (2) to determine if there were differences in the use of these four coping strategies or experienced PTG for non-combat versus combat military veterans. The four positive coping styles were measured, instrumental support, emotional support, religion, and acceptance. For the combined sample, two coping styles, instrumental support and religion were each significant positively related to post traumatic growth (PTG). Significant sample differences were found on instrumental support and religion such that the non-combat veterans perceived higher mean levels on both coping styles versus the combat veterans. No sample difference was found for PTG. Future research directions and study limitations are discussed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».