Assessing resiliency in Canadians experiencing social vulnerability: Psychometric properties of the CUPS Resiliency Interview Schedule and Resiliency Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Deficit models of care for clients experiencing social vulnerability have become increasingly unsustainable; and there is a shift towards models of care that promote and protect resiliency for lifelong health. We defined clients as socially vulnerable if they were living with poverty, mental health problems and addictions, disability, and social isolation. Scales to measure outcomes of resiliency-focused programming have limited reliability and have not been validated with vulnerable populations. The aim of this study was to develop and conduct preliminary psychometric assessment of two measures: CUPS (formerly Calgary Urban Project Society) Resiliency Interview Schedule (RIS) and Resiliency Questionnaire (RQ) for adults experiencing social vulnerability. To engage clients who were seeking integrated services at a social services agency, we developed the RIS and accessed data collected between April 2017 and December 2018. In a structured intake interview, the client and staff prioritised goals and identified resiliency in three domains: (a) economic, (b) social-emotional, and (c) health. On average, clients (N = 545) who completed the CUPS-RIS were 45.9 years old (SD = 12.62). For the CUPS-RIS, Cronbach's alphas at intake and outcome assessments were 0.80. Exploratory factor analysis demonstrated a four-factor solution with two unexpected results: executive functioning/self-regulation loaded with mental and physical health, and client education failed to load on any factor. We found significant improvements between client intake and outcome measurement points on eight of 12 sub-domains. As a brief self-report measure of resiliency, we developed the CUPS-RQ and accessed data collected between November 2018 and May 2019. Clients (N = 29) who completed the CUPS-RQ concurrently with the Resilience Research Centre-Adult Resilience Measure (RRC-ARM) were, on average, 42.46 years old (SD = 12.87). The CUPS-RQ was correlated with RRC-ARM, r = 0.819. In preliminary psychometric assessment, the CUPS-RIS and CUPS-RQ demonstrated satisfactory reliability and validity and show promise as measures of resiliency for agencies serving clients experiencing social vulnerability.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».