The relationships between resilience, care environment, and social-psychological factors in orphaned and separated adolescents in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The relationships between care environment, resilience, and social factors in orphaned and separated adolescents and youths (OSAY) in western Kenya are complex and under-studied. This study examines these relationships through the analysis of survey responses from OSAY living in Charitable Children's Institutes (CCI) and family-based care settings (FBS) in Uasin Gishu County, Kenya. The associations between 1) care environment and resilience (measured using the 14-item Resilience Scale); 2) care environment and factors thought to promote resilience (e.g. social, family, and peer support); and 3) resilience and these same resilience-promoting factors, were examined using multivariable linear and logistic regressions. This cross-sectional study included 1202 OSAY (50.4% female) aged 10-26 (mean=16; SD=3.5). The mean resilience score in CCIs was 71 (95%CI=69-73) vs. 64 (95%CI=62-66) in FBS. OSAY in CCIs had higher resilience (β=7.67; 95%CI=5.26-10.09), social support (β=0.26; 95%CI=0.14-0.37), and peer support (β=0.90; 95%CI=0.64-1.17) than those in FBS. OSAY in CCIs were more likely to volunteer than those in FBS (OR=3.72; 95%CI=1.80-7.68), except in the male subgroup. Family (β=0.42; 95%CI=0.24-0.60), social (β=4.19; 95%CI=2.53-5.85), and peer (β=2.13; 95%CI=1.44-2.83) relationships were positively associated with resilience in all analyses. Volunteering was positively associated with resilience (β=5.85; 95%CI=1.51-10.19). The factor most strongly related to resilience in both fully adjusted models was peer support. This study found a strong relationship between care environment and resilience. Care environment and resilience each independently demonstrated strong relationships with peer support, social support, and participating in volunteer activities. Resilience also had a strong relationship with familial support. These data suggest that resilience can be developed through strategic supports to this vulnerable population.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».