What Doesn't Kill You Makes You Stronger: Determinants of Stress Resiliency in Rural People of Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article discusses a research study that explored how rural people in Saskatchewan, Canada, respond to stressful events and adversity, without outside interventions. METHODS: In-depth interviews were conducted with 17 individuals who were living or had lived on a farm in Saskatchewan. The participants' definitions of resiliency, their experiences with resiliency or lack of resiliency, and what they identified as the barriers to and enhancers of resiliency in their lives were discussed. FINDINGS: Resiliency was defined as a process and interactive model that included "bouncing back" from adversity, coping, and acquiring skills, such as problem solving and learning. Resiliency was dynamic, temporal, and relational and was both proactive and reactive. There were both internal and external barriers to and enhancers of resiliency. Barriers to resiliency included fear, isolation, and depopulation, whereas enhancers included resources, support, and control. CONCLUSIONS: Traditional resiliency models are not sufficient for understanding resiliency. It is clear that social, political, and economic factors play an important role in the resiliency and health of people who live in rural areas. A conceptualization of resiliency must be embedded in a social context and include community factors. Recommendations for enhancing resiliency, such as sustaining rural life, supporting families, and providing services, are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».