Refugee Children and Families During the COVID-19 Crisis: A Resilience Framework for Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Children and families are undergoing unprecedented stress as a result of the COVID-19 pandemic, in part, due to the disruption of daily life arising from mandated social distancing protocols. As such, the purpose of the present report is to raise awareness surrounding resilience-challenging and resilience-promoting factors for refugee children and families during the COVID-19 crisis. Issues surrounding family life, parenting, and potential for family conflict are described. Also, cultural and linguistic factors are discussed, which may limit access to information about the pandemic and, accordingly, uptake of public health recommendations. Throughout our analysis, a trauma-informed framework is utilized, whereby potential for pandemic-related disruption in triggering previous traumatic stress is considered. Furthermore, using a developmental resilience framework and building upon the inherent strengths of families and children, suggestions for developing evidence-based programming and policy are reviewed. Responses should be: (1) multilevel, (2) trauma informed, (3) family focused, (4) culturally and linguistically sensitive, and (5) access oriented. The present analysis can serve as a timely guide for informing program design and policy in the context of public health, social services, mental health, health care, resettlement services, and other refugee-serving organizations.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,027 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».