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Enregistrement W4200558319 · doi:10.3389/fpsyg.2021.745283

Becoming More Rugged and Better Resourced: The R2 Resilience Program’s© Psychosocial Approach to Thriving

2021· article· en· W4200558319 sur OpenAlexaff
Michael Ungar, Philip Jefferies

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingPsychologyPsychosocialGratitudeMindfulnessPsychological resiliencePopulationFeelingPsychological interventionBurnoutDisadvantagedApplied psychologyPublic relationsSocial psychologyMedical educationClinical psychologyPolitical scienceMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past decade has seen growing interest in interventions that build resilience as a complementary practice to trauma-informed care. From school-based programs focused on self-regulation and academic success to programs that support the well-being of disadvantaged populations or healthcare workers at risk of burnout, the concept of resilience is being used most commonly for programming that builds the capacity of individuals to adapt under conditions of adversity. Critiques have raised concerns that resilience-promoting programs demonstrate bias toward changing individual-level factors such as cognitions (e.g., mindfulness and grit), behavior (e.g., expressing gratitude and changing personal routines), or attachments (e.g., feeling secure in relationships) which help people adapt to socially toxic situations without changing access to the resources they require to overcome exposure to adverse psychosocial factors. This trend belies advances to the theory of resilience which support a more contextualized, multisystemic understanding of how external protective factors (resources) enhance individual qualities (ruggedness) and vice versa. Building on a multisystemic description of resilience, the R2 Resilience Program© was developed and piloted with six different populations ranging from clients of urban social services to workers in a long-term care facility, managers in the health care sector, staff of a Fortune 500 corporation, students in a primary to grade 12 school, and adult volunteers affiliated with an international NGO. Focused on building both individual ruggedness and enhancing people's resources (the two Rs), the program provides contextualized content for each population by selecting from 52 resilience promoting factors with a strong evidence base to create training curricula that enhance the personal qualities and social, physical, and institutional resources most likely to support resilience. This paper reviews the justification for a multisystemic approach to designing resilience interventions and then explains the process of implementation of the R2 program. Preliminary findings are reported, which suggest the program is experienced as effective, with evaluations ongoing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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