Exploring resilience in the affect regulation of family violence-exposed adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The study explores the presence of the three components of Ungar’s (2019) biopsychosocial process definition of resilience in the context of family violence-exposed adolescents’ descriptions of affect regulation when experiencing high affect arousal. Methods: A convenience sample of 16 youth, age 15-25 with histories of family psychological, and/or physical violence exposure, completed semi-structured qualitative interviews describing affect regulation during arousal states in past stressful situations. Interviews were recorded and transcribed verbatim. Utilising deductive framework analysis, predefined thematic coding was conducted in NVivo. Results: Rich descriptions were generated of youth’s adaptive capacities to regulate affect while under stress. We explored the presence of the three components of Ungar’s (2019) resilience definition in the data: 1) Risk affect regulation during hyper-/hypo-arousal states, 2) Navigation of access to and negotiation for meaningful promotive and protective internal and external factors, and 3) Resilience outcomes of recovery, adaptation, and transformation. The framework analysis of Ungar’s (2019) resilience definition illuminated differential interactions between adolescents and access to resources in their environments. Despite some resource deficits, participants demonstrated adaptive resilience when regulating affect. Implications: Ungar’s (2019) process resilience definition highlights the interconnection between youth’s resource needs and the capacity of their environments to provide them to enhance resilience. Results suggest that interventions to increase resilience should incorporate the full biopsychosocial ecological process model with a focus on regulation capacity. The knowledge gained from youth perspectives of affect regulation processes is directly applicable to complex trauma-informed interventions to increase self-regulation and resilience while reducing behavioural reactivity for violence-exposed adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».