Virtues, Resilience, and Well-Being of Indigenous Youth in Peru
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The objective of this study was to observe the relation of Values In Action (VIA) virtues, well-being, and resilience within a unique, non-Western population of Indigenous youth in the Peruvian Amazon.Methods: Data were collected from students (n = 172, age range: 11-16 years) attending a rural village school via self-report surveys to assess relationships using the VIA Youth-96 (VIA-Y-96) Assessment, Personal Wellbeing Index (PWI-A), and the Child and Youth Resilience Measure (CYRM-28).Results: The factor analysis of the CYRM-28 yielded a 3-factor breakdown (Social Engagement, Cultural Citizenship, and Guidance) instead of eight. Different VIA virtues predicted each of the three factors of the revised 3-factor CYRM-21-Peru model (CYRM-21-P); Transcendence, Humanity, and Wisdom were predictors of well-being; and higher reported resilience leads to higher well-being. Most participants scored very high on the PWI-A.Implications: Research presented in this paper involved a unique population of Indigenous youth residing in the Peruvian Amazon, and found that (a) VIA virtues were differentially associated with well-being, (b) Humanity was a significant predictor across Cultural Citizenship and Social Engagement in the revised CYRM-21-P, and (c) higher resilience was correlated with higher well-being. Implications of this research can be used to inspire future research of Indigenous populations in a Latin American context to develop youth development programs that teach students from a strength-based perspective to improve vocational, academic, psychological, and social well-being.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».