Financial hardship, positive financial behaviour, and behavioural health outcomes among U.S. soldiers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Financial well-being is an ongoing concern among military personnel, and more research is needed to understand the implications of both financial hardship and positive financial behaviours on behavioural health and well-being. Methods: Using a sample of active duty U.S. Army personnel (N = 850), the authors estimated the prevalence of self-reported past-year financial hardships and positive financial behaviors and examined the relationship of these factors with behavioural health. Results: At least one financial hardship was reported by 31% of participants, whereas 74% engaged in at least one positive financial behaviour. Junior enlisted personnel and personnel with lower income, less education, and larger families reported more financial hardship and fewer positive behaviours. Adjusted multivariate logistic regression analyses indicated that financial hardship was associated with posttraumatic stress disorder, depression, anxiety, fewer sleep hours, insomnia, and self-rated health, but not alcohol misuse. Following a budget was associated with lower alcohol misuse, but there were no other significant relationships between positive financial behaviors and the outcomes. Discussion: This study demonstrates that financial hardship is a risk factor for behavioural health problems among military personnel. Findings illustrate the need to evaluate existing military financial literacy and support programs and regulations intended to improve financial well-being or prevent poor financial decision-making. Future research should contemplate fine-tuned measurement strategies and the role of individual differences in these relationships of interest.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».