Qualitative Inquiry on the Health and Well-Being of Canadian Armed Forces Members and Veterans during Medical Release
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The transition from military to civilian life can be a difficult adjustment, particularly for those members who have medically released. However little research has been conducted to gain a nuanced understanding of the experiences of ill and/or injured Canadian members and veterans throughout the transition period.Methodology Forty-five semi-structured interviews were conducted to gain insight on the challenges that medically releasing Canadian Armed Forces (CAF) members (N = 14) and medically released veterans (N = 31) encountered during their transition process. Topics explored their current health and well-being, as well as transition stressors and challenges experienced during and post-release. Transcripts of interviews were subjected to a thematic analysis.Results Findings demonstrated that numerous ill and injured members experienced both physical and mental health challenges, which caused significant stress and impacted their psychological well-being. The present study also highlighted the stress and challenges that participants experienced both during and after release. Common themes found for medically-releasing members were: (1) uncertainty, (2) transition process and CAF support, and (3) lack of readiness. Veterans’ most common stressors related to: (1) managing their illness and/or injury, (2) managing employment, (3) pensions and disability support, and (4) finding meaning and purpose.Discussion Recommendations and implications regarding improving veteran well-being, as well as the implementation and development of various types of services and programs 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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».