Resilience in Times of Economic Boom and Bust: A Narrative Study of a Rural Population Dependent upon the Oil and Gas Industry
Notice bibliographique
Résumé
How do residents of small towns that depend on oil and gas extraction or processing industries withstand economic boom and bust cycles? To answer this question, this article reports on a narrative analysis of residents' life stories gathered from 37 adults of a small town on the Canadian prairies dependent on the oil and gas industry, employing the theories of narrative inquiry and narrative identity. Participants aged 30 to 76 were interviewed and their experiences of living in an unstable economy that is dependent mostly on a single resource extraction industry were explored. Specifically, we asked participants about the effect of economic change on factors related to resilience like family interactions, work choices, educational pathways, and the quality of their social lives. Our analysis of adult narratives looked for patterns in the relationship between risk exposure, promotive and protective factors at multiple systemic levels (individual, relational, cultural), and functional outcomes such as individual coping, community cohesion, and social and economic sustainability. Results show that a strong identity, in particular expressions of personal agency, communion, and engagement in meaning making are contributing factors to adult resilience in a context of economic change. Our results also highlight how positive attitudes towards a better future may inadvertently undermine the need for residents of oil and gas-dependent towns to commit to economic diversification and other potential resilience-promoting strategies.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».