Employment and mental health among UK ex-service personnel during the initial period of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic interrupted participation in the labour force and may have affected mental health, both directly through the effects of illness and isolation and indirectly through negative effects on employment. Former military personnel may be at particular risk as a result of both additional exposure to risk factors for poor mental health and barriers to labour market participation raised by the transition from military to civilian working environments. This article examines furlough and unemployment as a result of the COVID-19 pandemic among UK working-age ex-service personnel and its associations with poor mental health. Methods: Participants from an existing cohort study of Iraq- and Afghanistan-era UK Armed Forces personnel were invited to provide information on employment before the COVID-19 pandemic and how it has changed since the pandemic. Mental health was measured using the General Health Questionnaire and compared with data collected pre-pandemic. Results: Although Veteran unemployment is not higher than civilian unemployment (4.7% and 4.8%, respectively, in September 2020), it rose during the pandemic from a lower level (1.3%). Part-time and self-employed Veterans were more likely than full-time employees to experience furlough or unemployment. A negative impact on employment was associated with the onset of new mental ill health. Discussion: Employment of ex-service personnel was more negatively affected by the COVID-19 pandemic, possibly because ex-service personnel are mostly men, and men were more affected in the UK general population. This employment instability has negative consequences for mental health that are not mitigated by furlough.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».