Notice bibliographique
Résumé
Collective trauma must be transformed in and by the community. Since mutual social support forms the foundation for psychologically rebuilding community, relationships with family, co-workers, and neighbours become a primary source of recovery and healing. This allows communities not only to bounce back, but to “bounce forward” as Manyena et al. (2011) have indicated in the title of their article and move from a sense of powerlessness towards pride and deep-rooted attachment. Most communities have outlined plans to deal with natural disasters and emergencies, but municipal officials and community leaders have little guidance on how to address psychological or emotional community trauma and its aftermath. When trauma strikes, it affects everyone. It is not uncommon for residents to feel less positive, less energetic, and unable to enjoy life in the aftershock of a trauma; they are less able to generate and implement healing strategies themselves. Therefore, it is imperative that strategies for local community healing be identified prior to the occurrence of trauma. The project I discuss in this chapter created an opportunity for community members to engage in just such strategies. Using principles of research-based theatre (Belliveau, 2015) I created a readers’ theatre presentation about the murder of a family in a close-knit small town. I theatricalised research data gleaned from three case studies of community trauma in an urban community (two domestic homicides), a rural one (the murder of a young girl), and a school community (a mass shooting). This performance functioned as a starting point for discussions on how to promote community healing effectively outside of an existing real-life trauma and its emotional and psychological wake.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,022 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».