Trials and tribulations among members of Canada’s Defence Team early in the pandemic: key insights from the COVID-19 Defence Team Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Due to the unprecedented impact of COVID-19, there is a need for research assessing pandemic-related challenges and stressors. The current study aimed to assess key concerns and general well-being among members of Canada's Defence Team, including Canadian Armed Forces personnel and members of the Department of National Defence (DND) Public Service. METHODS: The COVID-19 Defence Team Survey was administered electronically to Defence Team staff in April and May of 2020 and was completed by 13 688 Regular Force, 5985 Reserve Force and 7487 civilian DND Public Service personnel. Along with demographic information, the survey included assessments of work arrangement, pandemic-related concerns, general well-being and social and organizational support. Weighted data (to ensure representation) were used in all analyses. RESULTS: The majority of respondents were working from home, with a small minority unable to work due to restrictions. Though many concerns were endorsed by a substantial proportion of respondents, the most prevalent concerns were related to the health and well-being of loved ones. The majority of respondents reported their partner, family, supervisors, friends, colleagues and children provided general support. Half of the civilian defence staff and one-third of military respondents reported a decline in mental health. Women, younger respondents, those with dependents and, in some cases, those who were single without children were at risk of lower well-being. CONCLUSION: The pandemic has negatively impacted a substantial portion of the Defence Team. When responding to future crises, it is recommended that leaders of organizations provide additional supports to higher-risk groups and to supervisors who are ideally positioned to support employees during challenging times.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».