Awareness and use of Canadian Armed Forces mental wellbeing programs and resources among Regular Force personnel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To support broader efforts to empower military personnel to improve their health and wellbeing, the Canadian Armed Forces (CAF) have implemented numerous mental wellbeing programs and resources. The aim of the present study was to better understand factors that may drive awareness and use of these programs/resources. Data from the Your Say Survey, which is routinely administered to CAF members to assess their perceptions of policies and programs, were analyzed to identify key predictors of awareness and use of programs and resources promoting positive mental health at the individual, unit leader, and organizational levels. The survey was completed in 2021 by a stratified random sample of 1,743 Regular Force members, which was weighted to be representative of the CAF Regular Force population. Awareness of most programs/resources that were considered was found to be quite high, whereas use was comparatively low. Results of logistic regression analyses revealed that program/resource awareness was generally lower among younger CAF members, those who were single and had no dependent children, and those who indicated their supervisors infrequently demonstrated positive behaviours around mental health. Awareness also varied depending on the organizational command in which CAF members worked. It was found that CAF members were generally more likely to have used the program/resource if they reported poorer self-rated mental health and were older. Similar to program/resource awareness, use varied significantly depending on CAF members’ organizational command. The potential implications of these findings for enhancing awareness of mental wellbeing programs and resources in the CAF, and in occupational settings as a whole, are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».