Burnout, morale, and psychological safety among designated group members in Canada’s military
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is evidence that designated group members (DGMs; women, Indigenous individuals, persons with disabilities [PwDs], and racialized people) experience unique challenges within the Canadian Armed Forces (CAF), including experiencing microaggressions and feeling less included than non-DGMs, which can impact well-being. Therefore, this article focuses on the experiences and perceptions of CAF DGMs in terms of key workplace outcomes (morale, burnout) and perceptions of workplace psychological safety. Methods: ) were analyzed on a sample of 4,483 CAF Regular Force members. Analyses of variance (ANOVAs) were conducted to identify key differences between the four designated groups and a fifth group (those who were not DGMs; i.e., everyone else) on workplace outcomes (morale and burnout), and perceptions of psychological safety. Results: Both PwDs and Indigenous individuals appeared to fare worse than all other groups. Specifically, PwDs scored lower on morale and psychological safety and higher on burnout than all groups, except for Indigenous individuals. Indigenous individuals scored lower on morale than women who were not part of another group and racialized people, and higher on burnout than racialized people, who experienced less burnout than everyone else. Discussion: These findings highlight the importance of examining the unique experiences of DGMs with respect to their workplace well-being. This research contributes to reconstitution efforts aimed at increasing recruitment and retention by shedding light on differences in key workplace well-being outcomes and perceived psychological safety among DGMs in the CAF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».