Reframing political violence and mental health outcomes: outlining a research and action agenda for Latin America and the Caribbean region
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, the number of people exposed to traumatic events has significantly increased as various forms of violence, including war and political upheaval, engulf civilian populations worldwide. In spite of widespread armed conflict, guerrilla warfare and political violence in the Latin American and Caribbean region, insufficient attention had been paid in assessing the medium and long-term psychological impact and additional burden of disease, death, and disability caused by violence and wars amongst civilian populations. Following a review of the literature, a few central questions are raised: What is the short, medium and long-term health impact of extreme and sustained forms of violence in a given population? How political violence is linked to poor mental health outcomes at the individual and collective levels? Are trauma-related disorders, universal outcomes of extreme and sustained violence? These questions lead us to reframe the analysis of political violence and mental health outcomes, and reexamine the notions of trauma, after which a research and action agenda for the region is outlined. In the concluding sections, some basic principles that may prove useful when designing psychosocial interventions in post-conflict situations are reviewed.
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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 | 0,022 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».