Expériences du personnel issu des minorités ethniques dans les forces armées : une étude systématique
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ethnic minority personnel experience greater levels of harassment and discrimination than their non-minority counterparts. This review demonstrates the impact of these experiences on ethnic minority personnel in the armed forces. Methods: A literature search was conducted in PubMed, PsycInfo, PsycArticles, EBSCO, and Web of Science. Sixteen articles that discussed Black, Asian, and ethnic minority armed forces personnel were analyzed. Results: Much of what is known about ethnic minority experiences of serving in the armed forces is based on ethnic minorities in the U.S. Armed Forces. The available literature shows that ethnic minority serving personnel and Veterans experience greater disadvantage than their native counterparts, both during and after service. Ethnic minority personnel reported poorer health than white personnel and fear of criticism from their ethnic minority community on disclosure of traumatic experiences. Ethnic minority personnel were also more likely to access formal mental health services yet less likely to engage in treatment, particularly women. Three themes were identified: cultural identity, health status and health utilization, and trauma and discrimination. Discussion: Research reports often do not highlight individual ethnic minority groups, thus making it difficult to draw conclusions about them. Future research should consider evaluating the psychosocial context influencing functioning among different ethnic minority groups and should also explore the benefits of serving in the armed forces.
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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 | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».