Strengths Amidst Vulnerabilities: The Paradox of Resistance in a Mining-Affected Community in Guatemala
Notice bibliographique
Résumé
The influence of large-scale mining on the psychosocial wellbeing and mental health of diverse Indigenous communities has attracted increased attention. In previous reports, we have discussed the influence of a gold mining operation on the health of a community in the Western highlands of Guatemala. Here, we discuss the community strengths, and acts of resistance of this community, that is, community processes that promoted mental health amidst this context. Using an anti-colonial narrative methodology that incorporated participatory action research principles, we developed a research design in collaboration with community leaders and participants. Data collection involved focus groups, individual interviews and photo-sharing with 54 men and women between the ages of 18 and 67. Data analysis was guided by iterative and ongoing conversations with participants and McCormack's narrative lenses. Study findings revealed key mechanisms and sources of resistance, including a shared cultural identity, a spiritual knowing and being, 'defending our rights, defending our territory,' and, speaking truth to power. These overlapping strengths were identified by participants as key protective factors in facing challenges and adversity. Yet ultimately, these same strengths were often the most eroded or endangered due the influence of large-scale mining operations in the region. These community strengths and acts of resistance reveal important priorities for promoting mental health and wellbeing for populations impacted by large-scale mining operations. Mental health practitioners must attend to both the strengths and parallel vulnerabilities that may be occasioned by large-scale projects of this nature.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».