Harassment and discrimination experiences of Indigenous Peoples in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The experiences of Indigenous Peoples in the Canadian Armed Forces (CAF) have largely been unexplored. Research in civilian settings has indicated that Indigenous Peoples face interpersonal mistreatment at higher rates than their non-Indigenous peers. Thus, the authors suggest that Indigenous CAF members may face similar obstacles during their service. Methods: Using data from the CAF Harassment and Discrimination Survey (N = 4,715), the authors investigated the experiences of Regular Force members who self-identified as Indigenous (N = 487). Nine multinomial logistic regressions were conducted to determine the patterns of harassment (personal harassment, abuse of authority) and discrimination experienced by Indigenous members. Results: Relative to non-Indigenous members, Indigenous members had an increased likelihood of experiencing both personal harassment and abuse of authority; however, Indigeneity explained less than 1% of the variance. After controlling for gender, visible minority identity, and rank group, Indigenous members showed an increased likelihood of experiencing personal harassment, abuse of authority, and discrimination relative to non-Indigenous members. Controlling for other known factors also increased the variance the model accounted for to 4% to 7%. Discussion: Overall, the results suggest that Indigenous members are at increased risk for interpersonal mistreatment during their service in the CAF. Future studies should incorporate intersectionality into their research design to further investigate the experiences of Indigenous members.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».