Psychosocial factors and military-to-civilian transition challenges: A dyadic analysis of Veterans and their spouses
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Limited research has focused on the military-to-civilian transition from the perspective of both Veterans and their spouses and on the role each may play in shaping one another's experiences during this time. This study is a dyadic analysis of psychosocial factors associated with the experience of challenges during the military-to-civilian transition among Canadian Armed Forces (CAF) Veterans and their spouses. Methods: Analyses were conducted on data from the CAF Transition and Well-being Survey, which assessed well-being among Veterans who recently transitioned out of the CAF and, if applicable, their spouses. Structural equation analyses were performed on couple dyads to investigate the associations of Veterans' and spouses' psychosocial attributes with their perceived transition challenges and those of their partners. Results: Veterans' social support and sense of community belonging were associated with reporting fewer perceived transition challenges, and spouses' social support was associated with reporting fewer perceived transition challenges. Spouses' perceived ability to manage stress, social support, and sense of community belonging were associated with Veterans reporting fewer perceived transition challenges, whereas only Veterans' sense of community belonging was associated with spouses reporting fewer perceived transition challenges. Discussion: Multiple interdependent psychosocial factors may be associated with Veterans and spouses experiencing challenges during the military-to-civilian transition, emphasizing the need for services and programs that can address the needs of both parties to promote mutual readiness for, and support during, this important period of change.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».