A DYNAMIC AND GENDER SENSITIVE UNDERSTANDING OF ADOLESCENTS’ PERSONAL AND SCHOOL RESILIENCE CHARACTERISTICS DESPITE FAMILY VIOLENCE: THE PREDICTIVE POWER OF THE FAMILY VIOLENCE BURDEN LEVEL
Notice bibliographique
Résumé
In this cross-sectional study on family violence and resilience in a sample of 5,149 middle-school students with a mean age of 14.5 years from four European Union countries (Austria, Germany, Slovenia, and Spain), we worked from the premise that resilience should not be conceptualized as a dichotomous variable. We therefore examined the gender-specific personal and social characteristics of resilience at the three levels “resilient”, “near-resilient”, and “non-resilient”. We also expanded our definition of resilience to include the absence of both externalized and internalized problem behaviours in adolescents who have been exposed to violence in their families. Using multinomial logistic regression we found reliable gender differences in the protective and risk factors between the three resilience levels. We also found that the achieved reliability of our resilience classifications is very high. Our findings suggest that adolescents’ positive adjustment despite family violence is affected only in small part by school characteristics. The co-morbidity of social risks in the family and individual factors explains a much larger part of the variance in the analysis. From a content perspective this means that an individual’s “resilience status” can be influenced in a focused way by moderating the living environment. These results are discussed in terms of their practical implications for policy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».