Employment equity groups’ experience of inclusion and commitment to the CAF
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Armed Forces (CAF) are subject to the Employment Equity Act, which requires federally regulated employers to identify and eliminate barriers to the employment of designated groups (women, Indigenous peoples, persons with disabilities (PwD), and racialized members), and establish short-term, numerical goals to address underrepresentation. Addressing employment barriers experienced by these equity seeking groups is one of the CAF's key priorities. The objective of this study is to examine group differences in feelings of inclusion (i.e., relatedness, organizational inclusion, and microaggressions) and retention-related measures (i.e., job satisfaction, affective commitment, and intentions to leave), the contribution of feelings of inclusion to retention measures, and the effect of numerical representation and number of marginalized identities on these concepts. We analyzed data from the 2022 Your Say Matters survey, which was administered to a representative sample of CAF members, with oversampling of under-represented groups. Respondents included 4,483 Regular Force members (30.9% response rate). The groups under study included Indigenous members, persons with disabilities, racialized members, women not part of another group (non-Indigenous, non-racialized, women without disabilities), and everyone else (non-Indigenous, non-racialized, not women, without disabilities). Our hypotheses were supported overall, such that groups with less representation in the CAF scored lower on inclusion measures than groups with more representation. The number of marginalized identities held by military members predicted the inclusion measures, but did not predict retention-related measures. There were some group differences on retention-related measures, such that women not part of another group scored more favorably than other designated groups, and racialized members scored more favorably than PwD and Indigenous members. Inclusion measures predicted job satisfaction, affective commitment, and intentions to leave equally for all groups studied, suggesting that feeling included is important for all.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».