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Enregistrement W4310481130 · doi:10.1177/0095327x221128837

Mental Health of Canadian Children Growing Up in Military Families: The Child Perspective

2022· article· en· W4310481130 sur OpenAlexaffabout
Ashley Williams, Heidi Cramm, Sarosh Khalid‐Khan, Pappu Reddy, Dianne Groll, Lucia Rühland, Shannon Hill

Notice bibliographique

RevueArmed Forces & Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensRoyal Victoria Regional Health CentreKingston Health Sciences CentreQueen's UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth and Medical Research Fund
Mots-clésMental healthPsychologyStressorQualitative researchAxial codingCompetence (human resources)Content analysisVulnerability (computing)Military personnelDevelopmental psychologyClinical psychologyGrounded theoryPsychiatrySocial psychologyPolitical scienceSociologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent scoping review indicated military-connected children face stressors that may increase mental health issues. However, the majority of the included literature was American. To examine the experiences of Canadian military-connected children, we conducted in-depth interviews with a purposive sample of Canadian military-connected youth using a qualitative description approach. We conducted a content analysis on interview data, supported by qualitative data analysis software (MAXQDA), with coding done by two researchers who met regularly to discuss coding agreement. Thirteen children in military families participated and described the mental health impact of frequent mobility, parental absence, and risk of parental injury. The experiences of our participants were consistent with the results of an earlier scoping review on this topic. Our results suggest improving military cultural competence among health care providers and enhancing parental support may positively impact child well-being. More research is needed to understand resilience and vulnerability among Canadian military-connected children.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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