Perceived resistance to experiences of trauma and crisis. A study comparing multiple life events.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Subjective perception is considered a key element in the prediction of resistant or vulnerable responses to trauma and crisis. This study aimed to assess the relationship between perceived physical life threat (PT) and perceived life impact (PI) with post-traumatic symptomatology (PTSD), in a sample of 3.565 persons from 12 countries across nine different traumatic events. Methods . Participants were classified into four groups of self-perceived resistance based on their levels of PT and PI. Results . Main results show Non-affected was the most frequent category in natural catastrophes (48.9%), migration (45.9%), motor vehicle accidents (39.83%), and death threats (33.4%). In the case of sexual abuse by a relative or close person (44.5%), sexual abuse by a stranger (33.9%), and having a severe, chronic, or disabling illness (47.3%), the most frequent category was Survivor . For domestic violence, the most frequent category was Vulnerable (45.5%). Resistant was never the most frequent category for any of the events studied. Although gender and lower education predicted PTSD in most events of trauma and crisis, they were a weak predictor of vulnerable versus resistance categories. Conclusion These results suggest that the Perceived Resistance Indicator can provide insights into the narratives of resistance or vulnerability associated with extreme experiences.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».