Prioritizing psychosocial services for children, youth and families postdisaster
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article explores the community recovery and resilience element of “building back better” (BBB) through the perspectives and experiences of community influencers who provided psychosocial supports after the 2013 floods in southern Alberta, Canada. Design/methodology/approach The Alberta Resilient Communities (ARC) project adopted a community-based research methodology to examine the lived realities of children, youth, families and their communities postflood. In-depth semistructured interviews were conducted with 37 community influencer participants representing a range of organizations including not-for-profit agencies, community organizations, social service agencies and government departments. Findings The findings were drawn from the interviews held with community influencers in flood-affected communities. Major themes include disaster response challenges, insufficient funding for long-term disaster recovery, community partnerships and collaborations and building and strengthening social capital. Practical implications Findings demonstrate the need to build better psychosocial services, supports and resources in the long term to support community recovery and resilience postdisaster for children, youth and families to “build back better” on a psychosocial level. Social implications Local social service agencies play a key role in the capacity of children, youth and families to “build back better” postdisaster. These organizations need to be resourced and prepared to respond to psychosocial needs in the long term in order to successfully contribute to postdisaster recovery. Originality/value The findings illustrate that adopting a psychosocial framework for disaster recovery can better inform social service disaster response and long-term recovery plans consistent with the BBB framework. Implications for social service agencies and policymakers interested in fostering postdisaster community recovery and resilience, particularly with children and youth, are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».