Complexity of Risk: Mixed-Methods Approach to Understanding Youth Risk and Insecurity in Postconflict Settings
Notice bibliographique
Résumé
In settings of intergroup conflict, identifying contextually relevant risk factors for youth development is an important task. In Vukovar, Croatia, a city devastated during the war in former Yugoslavia, ethno-political tensions remain. The current study utilized a mixed-methods approach to identify two salient community-level risk factors (ethnic tension and general antisocial behavior) and related emotional insecurity responses (ethnic and nonethnic insecurity) among youth in Vukovar. In Study 1, focus group discussions ( N = 66) with mothers, fathers, and adolescents of age 11 to 15 years old were analyzed using the constant comparative method, revealing two types of risk and insecurity responses. In Study 2, youth ( N = 227, 58% male, M = 15.88, SD = 1.12 years) responded to quantitative scales developed from the focus groups, discriminate validity was demonstrated, and path analyses established predictive validity between each type of risk and insecurity. First, community ethnic tension (i.e., threats related to war/ethnic identity) significantly predicted ethnic insecurity for all youth (β = .41, p < .001). Second, experience with community antisocial behavior (i.e., general crime found in any context) predicted nonethnic community insecurity for girls (β = .32, p < .05) but not for boys. These findings are the first to show multiple forms of emotional insecurity at the community level; implications for future research are 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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».