MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412351810 · doi:10.55667/10.55667/ijede.2025.v40.i1.1364

Distance learning in the Canadian military: Quality of life and familial considerations

2025· article· en· W4412351810 sur OpenAlexaffvenueabout
Marshall Gerbrandt

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Military Integration
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)PsychologyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian military is a large organization that relies upon people to accomplish a variety of tasks. While individual experience might differ, the idea that one needs to continue to learn as they advance within an organization is neither unique to the military nor novel. However, the Canadian military differs from most institutions in two ways. First, they design and deliver almost all their own training and education. Second, most training and education tends to occur elsewhere, which increases the time one spends away from home. Given current issues with recruitment and retention within the military, an issue common in many, it is important to consider how increasing the use of distance learning (DL) might contribute to a reduction in time away. Yet, simply increasing DL without recognizing how this might affect family and partner relationships may not be the solution. This paper describes qualitative research focused on understanding individual perceptions regarding increased DL with a particular focus on what this might mean for the quality of life of military members and their families.Keywords: distance learning; Canadian Armed Forces; military pedagogy, family Enseignement à distance : qualité de vie et considérations familiales Résumé : L'militaire canadienne est une grande organisation qui compte sur des personnes pour accomplir diverses tâches. Même si les expériences individuelles peuvent différer, l’idée selon laquelle il faut continuer à apprendre à mesure qu’on progresse au sein d’une organisation n’est ni propre au milieu militaire ni nouvelle. Cependant, l'armée canadienne diffère de la plupart des institutions de deux manières. Premièrement, ils conçoivent et dispensent la quasi-totalité de leur propre formation et éducation. Deuxièmement, la plupart des formations et des études ont tendance à avoir lieu ailleurs, ce qui augmente le temps passé loin de chez soi. Compte tenu des problèmes actuels de recrutement et de rétention au sein de l'armée, mais d'une expérience commune dans de nombreux domaines, il est important d'envisager comment l'augmentation du recours à l'apprentissage à distance (AD) pourrait contribuer à réduire les délais. Pourtant, se contenter d’augmenter la AD sans reconnaître comment cela pourrait affecter les relations familiales et conjugales n’est peut-être pas la solution. Cet article décrit une recherche qualitative axée sur la compréhension des perceptions individuelles concernant l’augmentation du AD, avec un accent particulier sur ce que cela pourrait signifier pour eux et pour la qualité de vie de leurs familles.Mots-clés : enseignement à distance; Forces armées canadiennes; pédagogie Militaire, famille

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of e-learning & distance educationMême sujetEducation and Military IntegrationTravaux en français237 207