INTERNATIONAL EXPERIENCE IN SUPPORTING VETERANS’ EMPLOYMENT AND THE DEVELOPMENT OF VETERAN ENTREPRENEURSHIP
Notice bibliographique
Résumé
The article presents comprehensive approaches to supporting veteran-owned businesses and facilitating the employment of demobilized military personnel in civilian life across various countries, with a particular focus on the experiences of the United States, Canada, and the United Kingdom. In the United States, a multi-level system of veteran support is implemented through a network of governmental institutions, where the Department of Veterans Affairs, the Department of Defense, and the Small Business Administration (SBA) play key roles. The main components of this system include: the Transition Assistance Program (TAP); peer-to-peer mentoring systems for veterans with PTSD; specialized employment services; support centers for service members and their families; educational programs such as “Boots to Business”; financial tools and preferential loans; special procurement quotas for veteran-owned businesses; and numerous information resources and portals. In Canada, veteran support is managed through the dedicated department Veterans Affairs Canada, with a focus on educational programs and mentorship. Of particular note is the “Operation Entrepreneur” program, funded by the government, financial institutions, and charitable organizations. The United Kingdom employs its own model, where public initiatives are complemented by the significant involvement of civil society organizations. Key instruments include: the Start Up Loans scheme; Heropreneurs mentoring support; the "Civvy Street" and "Be the Boss" programs; the work of the SSAFA Armed Forces charity; and the "Mapping the Needs" research project. The article demonstrates that the successful reintegration of veterans into civilian life requires a comprehensive approach, including financial assistance, educational programs, psychological support, mentoring, and the creation of special conditions for the development of veteran entrepreneurship, tailored to the specific needs of this population group.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».