Designing resilience research: Using multiple methods to investigate risk exposure, promotive and protective processes, and contextually relevant outcomes for children and youth
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inconsistent, poorly designed research on resilience in the human sciences has contributed to epistemological and ontological ambiguity which has fuelled claims that resilience as a concept is poorly theorized. OBJECTIVE: Building on research with abused and neglected children around the world, the objective of this paper is to show that studies of resilience must account for: (a) risk exposure (of relevance in different contexts); (b) promotive and protective processes (internal and external resources associated with resilience across systems); and (c) desired outcomes (as privileged by stakeholders in different cultures and contexts). METHOD: By identifying common aspects of resilience research from a purposeful selection of studies (ones with weak and strong methodologies), this paper identifies three dimensions of well-designed studies of childhood resilience. RESULTS: Attention to all three dimensions enhances both the empirical validity (in the quantitative research paradigm) and phenomenological trustworthiness (in qualitative research) of resilience research with children and families. Challenges researching resilience can also be resolved by designing studies that account for all three dimensions. These challenges include the lack of systemic thinking to account for contextual factors and other external threats to child wellbeing, and the excessive generalization of findings. CONCLUSION: This three-part model for resilience research reflects the very best practices among resilience researchers and has the potential to address the definitional and methodological ambiguity that plague studies of resilience.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle