Foreword to the Second Volume of the Special Issue on Veteran Community Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Veteran community engagement is an evolving discipline informed by traditional community-based participatory research, veteran studies, and veterans themselves. This Special Issue suggests that research collaborations including military veterans, soldiers, and their families as co-researchers is a critical next step toward a design thinking perspective in social and healthcare systems for this population. This Special Issue was conceptualized through a veteran community-academic partnership formed over a decade ago. This partnership hosted several Warrior Summit conferences from 2013 to present, with the last of this series calling for academic contributions. The resulting papers drawn from the conference and other authors form this issue, and include a wide range of topics: veteran microdosing and psychedelic self-medication; a historical view of the impact of education exchange between U.S. and South Korean military nurses; strategies for engaging veterans in research of a theater-based intervention for PTSD; interprofessional approaches to addressing veteran identity considerations through collaborations between chaplain service and psychologists in the VA Healthcare System; an international perspective exploring a community collaborative with veterans in Montréal, Canada; efforts to build long-term and sustainable models for veteran engagement in health services research; community-engaged strategies to address veteran homelessness within broader housing stability efforts; and examining the role of veteran peer mentorship programs in alcohol recovery. These projects represent an emerging movement and offer a multidisciplinary roadmap toward honoring veterans voices in research, clinical services, and program development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».