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Enregistrement W2891643541 · doi:10.1386/jaah.9.2.237_1

Tapestries of resilience: An arts-based approach to enhancing the resilience of World Vision’s humanitarian staff

2018· article· en· W2891643541 sur OpenAlexaff
Lama Majaj Ma, Crystal M. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Arts and Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentThe artsResilience (materials science)Coping (psychology)Martial artsExperiential learningPsychologyPublic relationsReflexivityEmergency managementPsychological resilienceSociologyVisual artsPolitical scienceEngineeringPedagogySocial psychologyArtSocial sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Responding to the impact, community and individuals during a crisis is demanding for humanitarian workers. The need for resilience is crucial for the delivery of effective humanitarian aid and staff long-term emotional endurance. This article describes an arts-based approach aimed at enhancing the resilience of 53 World Vision (WV) staff in Asia at a weeklong Regional Disaster Management Team (RDMT) workshop. The purpose was to introduce responders to embodied artful experiences to develop coping skills and enhance their personal resilience to the impact of the response before, during and after deployment. The arts-based experiential sessions were embraced by the participants, with many acknowledging that they will engage in the arts as a reflexive practice during deployment.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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