Measuring resilience in children: a review of recent literature and recommendations for future research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Understanding variability in developmental outcomes following exposure to early life adversity (ELA) has been an area of increasing interest in psychiatry, as resilient outcomes are just as prevalent as negative ones. However, resilient individuals are understudied in most cohorts and even when studied, resilience is typically defined as an absence of psychopathology. This review examines current approaches to resilience and proposes more comprehensive and objective ways of defining resilience. RECENT FINDINGS: Of the 36 studies reviewed, the most commonly used measure was the Strengths and Difficulties Questionnaire (n = 6), followed by the Child Behavior Checklist (n = 5), the Resilience Scale for Chinese Adolescents (n = 5), the Rosenberg Self-Esteem Scale (n = 4), and the Child and Youth Resilience Scale (n = 3). SUMMARY: This review reveals that studies tend to rely on self-report methods to capture resilience which poses some challenges. We propose a complementary measure of child resilience that relies on more proactive behavioral and observational indicators; some of our preliminary findings are presented. Additionally, concerns about the way ELA is characterized as well as the influence of genetics on resilient outcomes prompts further considerations about how to proceed with resiliency research.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».