Measuring Resilience in the Context of Conflict-Related Sexual Violence: A Novel Application of the Adult Resilience Measure (ARM)
Notice bibliographique
Résumé
There is a rich body of research addressing the issues of conflict-related sexual violence, and a similar wealth of scholarship focused on resilience. To date, however, these literatures have rarely engaged with each other. This article developed from an ongoing research project that seeks to address this gap, by exploring how victims-/survivors of conflict-related sexual violence in three highly diverse settings - Bosnia-Herzegovina, Colombia and Uganda - demonstrate resilience. This research is the first to apply the Adult Resilience Measure (ARM), a 28-item scale that seeks to measure protective resources across individual, relational, and contextual subscales, to the context of conflict-related sexual violence. A total of 449 female and male participants in the three aforementioned countries completed the ARM (in the framework of the study questionnaire) as part of this research. This article presents some of the results of the analyses. Specifically, we first sought to establish through Confirmatory Factor Analysis whether the ARM was actually measuring the same construct in all three countries, by confirming the invariance (or otherwise) of the factor structure. The second aim was to explore how different resources function and cluster in different cultural contexts, to arrive at a more nuanced understanding of the different protective factors in the lives of study participants. We generated different factor structures for BiH, Colombia, and Uganda respectively, suggesting that a single factor structure does not sufficiently capture the diverse groupings of protective factors linked to the particularities of each country, including the dynamics of the conflicts themselves. Ultimately, we use the findings to underscore the need for policy approaches that move away from a deficit model and give greater attention to strengthening and investing in the (often overlooked) protective resources that victims-/survivors may already have in their everyday lives.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».