Understanding the Mechanisms through Which Family Risk Affects Adolescent Mental Health: A Model of Multisystemic Resilience in Context
Notice bibliographique
Résumé
There is substantial evidence that exposure to family adversity significantly and negatively impacts positive adolescent development by placing adolescents at increased risk of experiencing developmental difficulties, including conduct problems. Although the mechanisms responsible for these effects are still largely unknown, a novel line of inquiry in the resilience field conceptualizes positive adaptation, following exposure to atypical adversity, as resulting from complex interactions of systems at multiple ecological levels. The purpose of the present analysis was to apply this multisystemic resilience framework to the study of positive adaptation following exposure to family adversity in a sample of Canadian adolescents (n = 230; mean age 16.16, SD = 1.38) and South African adolescents (n = 421; mean age = 15.97, SD = 1.19) living in economically volatile communities dependent on the oil and gas industry. Cross-sectional survey data were used to investigate the mechanisms through which family adversity exercises its impact on adolescent conduct problems by accounting for their caregiving, peer, and community resources. Results of two moderated mediation analyses showed that family adversity impacts adolescent externalizing mental health negatively, via disrupted caregiving, when other resources are also considered. For the Canadian adolescents, these negative impacts were protectively moderated by peer support, but not moderated by appreciation for community traditions. In contrast, peer support showed no significant protective effect for the South African sample, while a strong appreciation for community traditions was positively and significantly associated with conduct difficulties. Contextual dynamics (e.g., social unrest) provide a plausible explanation for the discrepant results and bring attention to the importance of theorizing resilience in context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».