Factors influencing postdeployment reintegration adjustment for U.S. service members and their spouses by spouse gender
Notice bibliographique
Résumé
Research on spouses' adjustment after military deployment has focused primarily on female spouses of male service members; little is known about how adjustment differs by gender. We used Walsh's family resilience framework to examine communication, belief system, organizational factors, and other stressors, likely associated with postdeployment adjustment. Using Millennium Cohort Family Study data, logistic regressions assessed risk and protective factors on spouses' and service members' time to adjust, exploring whether spouse gender moderated their associations. Findings indicated that the association of (1) spouses' perceptions of their own mental functioning with spouses' and service members' adjustment and (2) spouses' mental readiness for deployment with service members' adjustment both differed by spouse gender, with associations attenuated for male spouses and their service member partners. Other factors associated with family adjustment included the spouse's satisfaction with communication, the extent to which the service member shared deployment experiences, the extent to which the spouse was bothered by deployment experiences, the spouse's participation in postdeployment transition programs, the spouse's informal support during deployment, and length of deployment. Results indicated shared and gender-specific risk and protective factors associated with spouse and service member adjustment, demonstrating the importance of tailored military family support programs addressing the needs of different populations of military spouses.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».