MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307042785 · doi:10.56059/pcf10.4380

The Australian Veterans' Scholarship Program (AVSP) Through a Career Construction Paradigm

2022· article· en· W4307042785 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Brooker, Daniel Vincent

Notice bibliographique

RevueTenth Pan-Commonwealth Forum on Open Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Military Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipStipendMilitary serviceAllowance (engineering)Higher educationVocational educationGovernment (linguistics)Political sciencePublic relationsEconomic growthMedical educationEngineeringMedicineEconomicsLawOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Australia, 6000 military personnel leave the military each year, of whom at least 30% become unemployed and 19% experience underemployment, figures five times higher than the national average (Australian Government 2020). Believed to be one of life's most intense transitions, veterans find it difficult to align their military skills and knowledge to the civilian labour market upon leaving military service (Cable, Cathcart and Almond 2021; AVEC 2020). // Providing authentic opportunities that allow veterans to gain meaningful employment upon (re)entering civilian life raises their capability to incorporate accrued military skills, knowledge, and expertise. Despite acknowledging that higher education is a valuable transition pathway, Australia has no permanently federally funded post-service higher education benefit supporting veterans to improve their civilian employment prospects. Since World War II, American GIs have accessed a higher education scholarship program (tuition fees, an annual book allowance, monthly housing stipend) (Defense 2019). A similar offering is available in Canada, the UK, and Israel. // We are proposing that the AVSP would be the first comprehensive, in-depth study investigating the ongoing academic success of Australia's modern veterans as they study higher and vocational education. It consists of four distinct components: // Scholarships: transitioning/separated veterans apply for one of four higher education scholarship options (under/postgraduate): 100% tuition fees waived // $750/fortnight living stipend for the degree duration // 50/50 tuition/living stipend // Industry-focused scholarships. // Research: LAS Consulting, Open Door, Flinders University, over seven years, will follow the scholarship recipients to identify which scholarship option is the most relevant/beneficial for Australian veterans. The analysis of the resultant quantitative and qualitative data will demonstrate that providing federal financial support to student veterans studying higher education options: Improves the psychosocial and economic outcomes for veterans // Reduces the need for financial and medical support of participants // Reduces the national unemployed and underemployed statistics for veterans // Provides a positive return of investment (ROI) to the funder // May increase Australian Defence Force (ADF) recruitment and retention rates // Career Construction: LAS Consulting will sit, listen, guide, and help build an emotional connection around purpose, identity, education and employment opportunities back into society. So, the veteran can move forward, crystalise a life worth living, and find their authentic self, which is led by their values in the civilian world. // Mentoring: Each participant receives a mentor throughout their academic journey.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTenth Pan-Commonwealth Forum on Open LearningMême sujetEducation and Military IntegrationTravaux en français237 207