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Enregistrement W4200337630 · doi:10.1371/journal.pone.0260613

Resilience to COVID-19-related stressors: Insights from emerging adults in a South African township

2021· article· en· W4200337630 sur OpenAlexafffund
Linda Theron, Diane Levine, Michael Ungar

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesResearch EnglandCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Leicester
Mots-clésStressorThematic analysisContext (archaeology)Psychological resilienceDisadvantagedResilience (materials science)Qualitative researchPsychologySociologyPolitical scienceSocial psychologyGeographyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is widespread recognition that stressors related to Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) jeopardize the development of emerging adults, more particularly those living in disadvantaged communities. What is less well understood is what might support emerging adult resilience to COVID-19-related stressors. In response, this article reports a 5-week qualitative study with 24 emerging adults (average age: 20) living in a South African township. Using digital diaries and repeated individual interviews, young people shared their lived experiences of later (i.e., month 4 and 7) lockdown-related challenges (i.e., contagion fears; livelihood threats; lives-on-hold) and how they managed these challenges. An inductive thematic analysis showed that personal and collective compliance, generous ways-of-being, and tolerance-facilitators enabled emerging adult resilience to said challenges. Importantly, these resilience-enablers drew on resources associated with multiple systems and reflected the situational and cultural context of the township in question. In short, supporting emerging adult resilience to COVID-19-related stressors will require contextually aligned, multisystemic responses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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