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Enregistrement W2772158419 · doi:10.1080/00377317.2018.1404282

Take These Broken Wings and Learn to Fly: Applying Resilience Concepts to Practice with Children and Youth Exposed to Intimate Partner Violence

2017· article· en· W2772158419 sur OpenAlexafffund
Ramona Alaggia, Melissa Donohue

Notice bibliographique

RevueSmith College Studies in Social Work · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDomestic violencePsychologyResilience (materials science)WelfareExtant taxonPopulationPsychological resilienceDevelopmental psychologySocial psychologyHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicinePolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A credible body of research has evolved on resilience and children exposed to intimate partner violence (IPV). This information can be drawn on for resilience-informed approaches specifically aimed at working with children exposed to IPV. Child exposure to IPV has been an area of growing interest with rates in both child welfare and community samples remaining at concerning levels. It is commonly accepted that a number of these children experience harmful effects. However, extant studies also indicate some children show resilience after IPV exposure. Yet little has been written on how resilience can be fostered with exposed children who are negatively affected. The authors offer a working definition of it, discuss related concepts, and summarize the resilience research regarding IPV-exposed children. As well, two case examples are presented for ways to foster resilience with IPV-exposed children. Suggestions are made for a resilience-informed approach with this population, and it is demonstrated how social workers can use this to reinforce a strengths-based framework. Suggestions for future research and practice are also made.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0110,020
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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