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Enregistrement W4411062875 · doi:10.21061/jvs.v11i1.658

Military to Civilian Transition: Experiences of Male Canadian Armed Forces Veterans Living with Operational Stress Injuries

2025· article· en· W4411062875 sur OpenAlexaffabout
Lorilee MacLean

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterans Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitary personnelPolitical scienceTransition (genetics)Military medicineAeronauticsMedicineCriminologyPsychologyEngineeringLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The military-to-civilian transition (MCT) can pose challenges for veterans of the Canadian Armed Forces (CAF), particularly those who have been involuntarily released due to operational stress injuries (OSI), as they often face exacerbated mental health issues and feelings of alienation. There is a pressing need for further research to better understand their experiences and identify effective support strategies. This interpretative study explores MCT experiences of male CAF veterans living with OSIs. Methods: Using purposive convenience sampling, four male veteran recruiters were chosen to use snowball sampling to recruit four male participants. Qualitative data were collected using virtual, semi-structured interviews. Interpretative phenomenological analysis was selected to analyze the data. Results: Six superordinate themes were identified: lack of decompression between stages of transition, interacting with civilians as an unrelatable experience, peer support networks are helpful, realization of changing identity, Veterans Affairs Canada (VAC) requires an acclimation process, and Depart with Dignity (DwD) as having significance in morale. This article highlights various challenges CAF veterans face upon reintegration and merges them with findings similar to previous literature. Additionally, the study presents recommendations based on the analysis and suggestions from the veterans, emphasizing the most significant factors that need further consideration.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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