Bibliographic record
Abstract
La transition de la vie militaire à la vie civile représente un moment important dans le parcours de vie des anciens combattants. La collecte et l’interprétation de données sur les enjeux transitoires permettent d’édifier un portrait de leurs besoins en matière de réinsertion à la vie civile. Méthodologie: Une approche qualitative comprenant des entretiens semi-dirigés a été adoptée. Dix-sept anciens combattants ont participé à l’étude. Ils parlent le français, habitent le Québec et ont été libérés des Forces armées canadiennes depuis un maximum de 60 mois. Résultats: Ils vivent des sentiments négatifs lors de la transition et reconnaissent que le passage du temps permet une adaptation graduelle à la vie civile. Sept enjeux transitoires ont été identifiés dont les pertes liées au mode de vie militaire, la composante occupationnelle et la santé ainsi que l’accès aux services de santé de la province. Ils ne sont pas préparés adéquatement sur tous les aspects de leur vie lors de leur transition. L’expérience transitoire est différente entre ceux libérés médicalement et ceux libérés volontairement. Discussion: Cette recherche a permis de contribuer à une meilleure compréhension du processus transitoire pour les professionnels du réseau québécois de la santé et des services sociaux ainsi que du réseau communautaire.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".