无论军队人口如何,服役人员自杀者大多为士兵、男性且年龄不到 30 岁。2020 日历年自杀身亡的军人的人口统计资料在现役、预备役和国民警卫队中相似,总体而言,反映了整个军队的状况。3 与人口平均水平相比,士兵、男性和 30 岁以下的人员自杀风险更高。大多数服役人员自杀者死于枪击(在军队人口中占 64.3% 至 79.8% 不等)。国防部最近的调查数据还揭示了军人普遍持有的有关枪支和自杀风险的几种误解(例如,66% 的受访现役人员误以为自杀风险与枪支的存放方式无关)。
无论军队人口如何,服役人员自杀者大多为士兵、男性且年龄不到 30 岁。2020 日历年自杀身亡的军人的人口统计资料在现役、预备役和国民警卫队中相似,总体而言,反映了整个军队的状况。3 与人口平均水平相比,士兵、男性和 30 岁以下的人员自杀风险更高。大多数服役人员自杀者死于枪击(在军队人口中占 64.3% 至 79.8% 不等)。国防部最近的调查数据还揭示了军人普遍持有的有关枪支和自杀风险的几种误解(例如,66% 的受访现役人员误以为自杀风险与枪支的存放方式无关)。
无论军队人口如何,服役人员自杀者大多为士兵、男性且年龄不到 30 岁。2020 日历年自杀身亡的军人的人口统计资料在现役、预备役和国民警卫队中相似,总体而言,反映了整个军队的状况。3 与人口平均水平相比,士兵、男性和 30 岁以下的人员自杀风险更高。大多数服役人员自杀者死于枪击(在军队人口中占 64.3% 至 79.8% 不等)。国防部最近的调查数据还揭示了军人普遍持有的有关枪支和自杀风险的几种误解(例如,66% 的受访现役人员误以为自杀风险与枪支的存放方式无关)。
无论军队人口如何,服役人员自杀者大多为士兵、男性且年龄不到 30 岁。2020 日历年自杀身亡的军人的人口统计资料在现役、预备役和国民警卫队中相似,总体而言,反映了整个军队的状况。3 与人口平均水平相比,士兵、男性和 30 岁以下的人员自杀风险更高。大多数服役人员自杀者死于枪击(在军队人口中占 64.3% 至 79.8% 不等)。国防部最近的调查数据还揭示了军人普遍持有的有关枪支和自杀风险的几种误解(例如,66% 的受访现役人员误以为自杀风险与枪支的存放方式无关)。
无论军队人口如何,服役人员自杀者大多为士兵、男性且年龄不到 30 岁。2020 日历年自杀身亡的军人的人口统计资料在现役、预备役和国民警卫队中相似,总体而言,反映了整个军队的状况。3 与人口平均水平相比,士兵、男性和 30 岁以下的人员自杀风险更高。大多数服役人员自杀者死于枪击(在军队人口中占 64.3% 至 79.8% 不等)。国防部最近的调查数据还揭示了军人普遍持有的有关枪支和自杀风险的几种误解(例如,66% 的受访现役人员误以为自杀风险与枪支的存放方式无关)。
无论军队人口如何,服役人员的死者大多为士兵、男性且年龄不到 30 岁。2020 年自杀身亡的服役人员的人口统计资料在现役部队、预备役部队和国民警卫队中相似,总体而言,反映了整个部队的概况。3 与人口平均水平相比,士兵、男性和 30 岁以下的人员自杀风险更高。大多数服役人员自杀死者死于枪击(在军队人口中占 64.3% 至 79.8% 不等)。国防部最近的调查数据还揭示了服役人员普遍存在的有关枪支和自杀风险的几种误解(例如,66% 接受调查的现役部队成员误以为自杀风险与枪支的存放方式无关)。
无论军队人口如何,服役人员的死者大多是士兵、男性,年龄不到 30 岁。2020 年自杀身亡的服役人员的人口统计资料在现役部队、预备役部队和国民警卫队中相似,总体而言,反映了整个部队的概况。3 与人口平均水平相比,士兵、男性和 30 岁以下的人自杀风险更高。大多数服役人员自杀死者死于枪击(在军队人口中占 64.3% 至 79.8% 不等)。国防部最近的调查数据还揭示了服役人员普遍持有的有关枪支和自杀风险的几种误解(例如,66% 接受调查的现役部队成员误以为自杀风险与枪支的存放方式无关)。
无论军队人口如何,服役人员的死者大多是士兵、男性,年龄不到 30 岁。2020 年自杀身亡的服役人员的人口统计资料在现役部队、预备役部队和国民警卫队中相似,总体而言,反映了整个部队的概况。3 与人口平均水平相比,士兵、男性和 30 岁以下的人自杀风险更高。大多数服役人员自杀死者死于枪击(在军队人口中占 64.3% 至 79.8%)。国防部最近的调查数据还揭示了服役人员普遍持有的有关枪支和自杀风险的几种误解(例如,66% 接受调查的现役部队成员误以为自杀风险与枪支的存放方式无关)。
基于带有用户报告标签的出行子集(68%)的分析结果显示,电动自行车是主要的通勤方式(31%),与人口普查中的自行车通勤方式份额(<1%)形成鲜明对比。电动自行车出行主要取代了单人驾驶车辆(SOV)出行(28%),紧随其后的是步行(24%)和普通自行车(20%)。非机动化模式的替代对应于该计划带来的更短的出行时间和更高的生产率。使用出行级能源强度因子计算的该计划的排放影响分析表明节省了 1,367 磅二氧化碳。虽然结果非常积极,但研究参与者的人口统计资料狭窄、出行选择有限以及标签不统一表明在更广泛的解释中需要谨慎。