Identifying Key Correlates of Social Well-Being among Canadian Armed Forces Veterans: An Analysis of the 2016 Life after Service Study
Notice bibliographique
Résumé
Many Veterans experience disruptions to their social connections during military to civilian transition. As low social support has been associated with difficulties adjusting to civilian life, there is value in better understanding social support in Veteran populations. The purpose of this study was to identify correlates of social support among recent Canadian Armed Forces (CAF) Veterans. Data were collected as part of the 2016 Life After Service Survey, which was administered to a sample of CAF Regular Force Veterans. This study focuses on more recently released Veterans, 5 years prior to the survey (n = 1,723) to better reflect the impact of transitioning to civilian life. Social support was measured using the 10-item Social Provision Scale. Regression models examined the relative associations of individual, release, and post-transition characteristics (i.e., family/household composition and main activity) with social support. Models explained up to 23% of the variance in social support. Lower social support was associated with being: male, older, of noncommissioned rank at release, and released involuntarily (p ≤ .05). Family/household composition, most notably living with a partner, was also associated with greater social support, especially among Veterans who were not in the workforce. Veterans’ main activity in the last year explained the most variance in social support, with a strong association noted for satisfaction with one’s main activity (p ≤ .001). Social support is an important and modifiable factor in the transition to civilian life. Results point to specific subgroups who may be at risk for low social support after military service.Supplemental data for this article is available online at https://doi.org/10.1080/21635781.2021.2007182 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».