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Enregistrement W3163674570 · doi:10.3389/fpubh.2021.662313

Enhancing Resilience in Canadian Military Families and Communities: A Qualitative Analysis of the Reaching In… Reaching Out and Bounce Back and Thrive! Resiliency Skills Training Programs

2021· article· en· W3163674570 sur OpenAlexafffundabout
Cynthia Mikolas, Hope Winfield, Lorraine Smith‐MacDonald, Ashley Pike, Chelsea Jones, Melina Lee, Jennifer Griffiths, Ryan J. Perry, David M. Olson, Alexandra Heber, Joanne Olson, Phillip R. Sevigny, Suzette Brémault‐Phillips

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensVeterans Affairs CanadaUniversity of OttawaCanadian Armed ForcesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGlenrose Rehabilitation Hospital
Mots-clésTrainerFocus groupPsychological resilienceOperationalizationResilience (materials science)Context (archaeology)PsychologyNursingQualitative researchMedical educationTraining (meteorology)MedicineSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: A new vision of resilience and well-being for Canadian military service members (SMs), Veterans and their families has been championed by the Canadian Armed Forces (CAF) and Veterans Affairs Canada (VAC). Operationalizing this vision, which aims to support those who serve/have served and their families as they navigate life during and post-service, requires the support of service providers (SPs). Training SPs to deliver complementary resilience-training programs Reaching In… Reaching Out (RIRO; for adults working with parents of young children) and Bounce Back and Thrive! (BBT; for parents of children aged 0–8 years of age) may support this vision. Objective: To assess the appropriateness of RIRO/BBT trainer training for SPs, and RIRO and BBT resilience-training for military populations and families. Methods: This qualitative descriptive study involved the delivery of RIRO/BBT trainer training to SPs (n = 20), followed by focus groups (n = 6) with SPs and organisational leaders (n = 4). Focus groups were recorded, and data were transcribed and thematically-analysed. Results: Several themes emerged: (1) RIRO/BBT trainer training enabled SPs to model resilience and deliver the resilience-training programs, (2) training was appropriate and adaptable for the CAF and SMs/CMFs, and (3) training could support the development of resilient communities. Discussion: RIRO/BBT trainer training and RIRO and BBT resilience-training programs use a holistic, integrated, experiential, and community approach to resilience-building and align with CAF and VAC initiatives. Once contextualised, such programs could support resilience-building in the military context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0340,013
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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