Displacement and Emotional Well-Being among Married and Unmarried Syrian Adolescent Girls in Lebanon: An Analysis of Narratives
Notice bibliographique
Résumé
Lebanon hosts over one million refugees displaced from Syria as a result of the armed conflict-of whom, approximately 15% are adolescents aged between 12 and 17 years of age. Many female adolescent migrants report a decrease in quality of life and an increase in family tensions. This study sought to investigate the emotional well-being of adolescent Syrian girls in Lebanon. We hypothesized that married girls may experience additional hardships and thus greater feelings of dissatisfaction in daily life, given their young marriage and responsibilities at home. This study was part of a large mixed-methods study on the experiences of Syrian refugee girls in Lebanon (n = 1422). Using line-by-line coding and thematic analysis, 188 first-person narratives from Syrian girls were analysed. Our results highlight poor emotional well-being among married and unmarried girls, with sadness, fear and anger commonly mentioned. Some participants expressed feelings of hope, happiness, gratefulness and empowerment. Unmarried girls (n = 111) were more likely to associate their shared stories with negative feelings such as sadness (47% vs. 22%), disappointment (30% vs. 19%), and frustration (32% vs. 22%) than were married girls (n = 77). Four themes emerged as important determinants: access to education, perceived safety, peer support, and longing for life back in Syria. Continued efforts to improve emotional well-being for married and unmarried refugee girls are needed in Lebanon, in particular those that address the nuances for these groups.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».