Identifying well‐being profiles and resilience characteristics in ex‐members of fundamentalist Christian faith communities
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of empirical research on the heterogeneity in well-being of individuals who disaffiliated (i.e., left or were expelled) from an exclusionary and demanding faith community. Thus, little quantitative knowledge exists on factors related to resilience in these individuals. Therefore, the study aims were twofold: (1) to identify profiles of well-being in ex-members; and (2) to examine the characteristics of the identified profiles. A cross-sectional online survey assessed ex-members of various fundamentalist Christian faith communities. Latent profile analysis identified latent heterogeneity within the sample. Well-being profile indicators included perceived stress, psychopathological symptoms, affect, and satisfaction with life. Profile-related characteristics included socio-demographics (i.e., gender, age), membership (i.e., reason for joining, duration, extent of involvement, reasons for exit, social support during exit, and time since the exit), and resilience-supporting resources (i.e., social support, self-esteem, sense of coherence, personality, socio-economic status). In the final sample (N = 622, Mage = 41.34 years; 65.60% female), four distinct profiles were identified: resilient (25.70%), normative (36.40%), vulnerable (27.20%), and adverse (10.70%). The resilient profile was characterised by higher age, lower reporting of abuse or maltreatment as exit reason, and highest levels of resilience-supporting resources. Ex-members of fundamentalist Christian faith communities differ substantially in their well-being. Membership aspects were only weakly related to current well-being, with the exception of the exit reason of abuse or maltreatment. This study provided novel quantitative insights into the well-being profiles of individuals who disaffiliated from a fundamentalist Christian faith community in German-speaking countries.
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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 ».