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Enregistrement W4409982576 · doi:10.3138/jmvfh-2024-0052

Characteristics of Canadian Armed Forces personnel open to alternatives to releasing from service

2025· article· en· W4409982576 sur OpenAlexaffvenueabout
Joëlle Laplante, Alexandre Gareau

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessService (business)Military personnelService personnelPolitical scienceMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Canadian Armed Forces (CAF) retention strategy seeks to instill a culture of retention where all members can thrive in fulfilling careers. Although the CAF promotes the use of alternatives to transitioning out of service (e.g., accommodations or alternative career options to influence members to remain in or return to service), not everyone contemplating release is willing to discuss and use these flexible retention options. Methods: , this study examined a wide range of work and organizational factors to determine correlates of willingness to be retained, by comparing members 1) intending to stay in the CAF (stayers), 2) intending to leave the CAF but willing to discuss retention options (leavers open to retention), and 3) intending to leave the CAF but not open to discussing retention options (other leavers). Results: Analyses of variance revealed that leavers willing to discuss retention options reported the highest levels of job stress and role overload, the lowest levels of satisfaction with relocation and family aspects of postings, and the highest levels of work-life and life-work conflict. They also reported higher job meaning, job engagement (physical, emotional, and cognitive), and affective commitment than other leavers, and similar levels of physical and cognitive engagement as stayers. Discussion: Results suggest that leavers open to retention may more easily be swayed by retention options that specifically target their work-related issues. Retaining these individuals would be beneficial for the CAF, given their high levels of engagement and organizational commitment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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