Take These Broken Wings and Learn to Fly: Applying Resilience Concepts to Practice with Children and Youth Exposed to Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».