Employment outcomes among transitioned Australian Defence Force members: An exploration of sex differences
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Transitioning to civilian life is a challenging period of adjustment for military personnel. Gaining civilian employment after leaving the military has several benefits for mental and physical health, yet it is one of many challenges Veterans face. Females are largely under-represented in Veteran unemployment research despite having unique experiences during service that may affect employment after transition. Methods: This secondary data analysis of a sub-sample of males and females who recently transitioned out of the Australian Defence Force explores sex differences in terms of transition, service, and individual factors associated with unemployment. Results: Findings showed female unemployment was greater among those with children, who transitioned at a younger age, and who lived in stable housing, which may be explained by primary caregiving responsibilities. Age at time of transition, having children, and living in stable housing differentially affected unemployment among females and males, whereas number of years served, level of psychological distress, number of recent life events, transition status, and discharge reason were shown to affect employment outcomes for females and males alike. Factors found to be unequally associated with employment outcomes for males were time since transition, service type, and level of education. Discussion: Findings indicate that employment outcomes are associated with varied factors for females and males. Further research is needed to develop greater awareness of female transition experiences to ensure that services support the unique needs of females leaving the military.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».