Étude des perceptions du trouble de stress post-traumatique parmi des militaires canadiens et leur conjointe
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche vise à explorer la satisfaction à l’égard des services reçus par les militaires diagnostiqués d’un trouble de stress post-traumatique (TSPT) et leur conjointe, ainsi qu’à comprendre leurs besoins et le sens donné au TSPT. Nous utilisons l’analyse qualitative exploratoire comme méthode d’analyse de données. Nous découvrons d’une part que les militaires et les conjointes rencontrées souhaitent recevoir des services adaptés à leur situation particulière (cas par cas) et d’autre part, que tous les répondants ont le besoin commun que l’on reconnaisse leurs sacrifices. Pour les militaires, une manière de reconnaitre ces sacrifices serait de respecter leurs souhaits et leurs demandes en ce qui concerne les soins. Une prise en charge complète de l’aspect administratif du rétablissement et de la libération serait également souhaitable lorsqu’indiquée. Nous trouvons également des différences entre les militaires ayant reçu un diagnostic de TSPT il y a plus de 5 ans et ceux qui l’ont reçu récemment. Nous proposons des hypothèses liées à ces différences. Finalement, les lacunes importantes en ce qui concerne les services offerts aux conjointes sont le manque de connaissance de ces dits services par les conjointes, la stigmatisation et la perception négative qu’ont les conjointes à l’égard du principal prestataire de service, les centres de ressources pour les familles des militaires. Cette étude nous permet de faire des recommandations en lien avec les résultats trouvés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".