Being a woman in a man’s military: The impact of military service on the lives of older U.S. women Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Women Veterans represent a growing and unique minority group among the older (aged ≥65 y) U.S. Veteran population. Research indicates that the impact of serving in the military on Veterans' health and well-being varies by gender. Limited research exists specific to women Veterans' experiences of their time in the military and its long-term impact on their health and well-being. Therefore, the purpose of this qualitative study was to explore the experiences of older U.S. women Veterans regarding their experiences and perceptions of their time in military service and its overall impact on their lives. Methods: Data were gathered from five older women Veterans using semi-structured interviews and analyzed using a thematic coding process. Results: Four main themes emerged from the qualitative analysis: 1) family military history, 2) being treated differently and proving themselves, 3) making the most of opportunities, and 4) lasting personal strengths. Discussion: Findings from this study show that despite enduring negative experiences during military service because of their gender, participants credited the military with having an overall positive impact on their lives in the long term. This study suggests that health care professionals would benefit from gaining an understanding of the historical narrative of women Veterans. Interventions and services that tap into positive aspects of military service, as identified by older women Veterans (i.e., personal strengths such as resilience and pride), may help promote the health and well-being of this population.
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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 | 0,003 | 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 | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».