The STRONG Resiliency Program for Newcomer Youth: A Mixed-Methods Exploration of Youth Experiences and Impacts
Notice bibliographique
Résumé
Many refugee and immigrant youth face significant adversity, pre- and post-migration, as well as during their migratory journey. Although these youth demonstrate considerable resilience, there is also an opportunity to bolster coping skills and adjustment with group-based interventions in schools. We utilized a mixed-methods approach to describe the impacts of one such program, as experienced by youth (n=19). The program is a ten-session strengths-based resilience intervention that promotes relaxation skills, healthy coping, communication, and problem-solving. There is also one individual session focused on helping each participant share their journey narrative. Youth from six intervention groups participated in this study through completing pre- and post-intervention surveys and focus groups. Our qualitative results identified a high level of acceptability among youth. Perceived benefits included improved coping and relaxation strategies, increased confidence and trust, increased peer connectedness and belongingness, benefits of sharing and exchanging stories with peers, and increased knowledge in the Canadian context. Youths’ scores on resilience and use of STRONG skills increased significantly from pre- to post-intervention, but there was no change in school connectedness scores. We discuss the convergence between qualitative and quantitative findings and highlight some of the areas that were only evident in focus groups. Youth made minor suggestions for program improvement. Based on this small pilot, a resilience intervention resonated with newcomer youth and helped them foster their strengths.
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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 | 0,012 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».