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Enregistrement W4319916528 · doi:10.3138/jmvfh-2022-0056

Volunteering behaviours among UK military Veterans during the COVID-19 pandemic and associations with health and well-being

2023· article· en· W4319916528 sur OpenAlexvenueno aff
Marie‐Louise Sharp, Margaret Jones, Howard Burdett, Nicola T. Fear

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of the United Kingdom
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Military serviceMental healthPopulationVolunteerGerontologyService memberPsychologyMedicineMilitary personnelPolitical sciencePsychiatryEnvironmental healthInfectious disease (medical specialty)DiseaseLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The COVID-19 pandemic facilitated new methods of and motivations for volunteering and created barriers to participation through social restrictions and lockdowns. The research assessing the volunteering behaviours of ex-service personnel (Veterans) is limited; however, as a group they may be more likely to volunteer because of aspects of military culture that encourage pro-social behaviours. The authors investigated levels of formal and informal volunteering among UK Veterans during the pandemic, factors associated with volunteering, and whether the pandemic affected Veterans' volunteering behaviours. Methods: An additional wave of data was collected from a longitudinal cohort study of the UK Armed Forces through an online survey conducted from June to September 2020. Participants were included if they had left the armed forces after regular service and were living in the United Kingdom. Invitation emails were sent to 3,547 Veterans, with a 44% response rate (N = 1,562). Results: Overall, 60% of Veterans reported volunteering in the past 12 months. Of those who volunteered, 41% reported formal volunteering, and 44% reported informal volunteering. Veterans reported reducing formal volunteering because of the pandemic (45%), but they also reported increasing informal volunteering (66%). Discussion: During the pandemic, UK Veterans volunteered at a level similar to the UK general population. They reported higher levels of formal volunteering and lower levels of informal volunteering compared with the UK general population. Understanding who among Veterans is likely to engage in volunteering could support future strategies to engage volunteers and open more opportunities for participation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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