Statelessness, Trauma and Mental Wellbeing: Implications for Practice, Research, and Advocacy
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, the UNHCR estimated that about 10 million people, globally, were stateless. The issue of statelessness is inextricably linked to the psychosocial wellness and is a crucial mental health factor to consider in the holistic care, protection of stateless persons. There is a dearth of research examining the mental health implications for stateless persons and their exposure to multiple and ongoing rights violations. In addition, there is limited literature on the mental health impacts of statelessness. This paper describes the systematic human rights violations as linked to statelessness and how these contribute to individual trauma and stress – subsequently affecting wellbeing. The paper utilises a trauma-focused approach in understanding statelessness and presents a novel contribution to the research, advocacy and practice interventions addressing statelessness especially when drawing on the link between trauma and systemic rights violations. Findings from the document study reveal statelessness-linked stressors. Historic systematic human rights violations, traumatic events and situations, and previous and daily stressors become mental health burdens and challenges for those experiencing statelessness. Service providers working with stateless persons should be aware of the impact of statelessness on mental health and should refer cases to mental health practitioners who can provide services that reduce socio-emotional distress whilst strengthening resilience and coping strategies. The findings emphasize the promotion of stateless persons psychosocial wellbeing – looking at both curative and preventative strategies, towards the establishment of just and inclusive societies.
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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 | 0,030 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».