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Enregistrement W2833945241 · doi:10.1037/gpr0000152

Building Resilience: The Conceptual Basis and Research Evidence for Resilience Training Programs

2018· article· en· W2833945241 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReview of General Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationPsychologyPsychological interventionResilience (materials science)Training (meteorology)NarrativePsychological resilienceQuality (philosophy)Applied psychologyVariety (cybernetics)Social psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between adverse experiences and later development has been explored by many researchers, leading to the conceptualization of resilience as a factor explaining the normal or optimal development of some individuals exposed to adversity. Today many different interventions exist aiming to improve the ability of individuals to respond to adversity. In this narrative literature review, we evaluate the literature surrounding resilience and resilience training, discussing the quality of the evidence supporting resilience training, theoretical and practical differences between types of training, and the impact of resilience and psychological training on outcome measures across a variety of settings. The results of our review show that the quality of the literature is mixed, resilience training is not well differentiated from other forms of training, and that the impact of psychological training on later functioning depends heavily on the type of outcome measured and the setting of the training. Further research must be conducted prior to the implementation of resilience training programs in order to assure their efficacy and effectiveness in proposed contexts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,364
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,237 · 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