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Enregistrement W4361294179 · doi:10.29311/lwps.2023104384

Learning from young people in Gauteng, South Africa, about their experiences of depression: a discussion space report

2023· article· en· W4361294179 sur OpenAlexafffundabout
Diane Levine, Matteo Bergamini, Karmel W. Choi, Zainab Ladan Mai-Bornu, Makananelo Makape, Celeste Matross, Michael Ungar, Linda Theron

Notice bibliographique

RevueLIAS Working Paper Series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchWorld Bank Group
Mots-clésPsychosocialPsychological resilienceSociologyDepression (economics)Diversity (politics)PsychologySocial psychologyPsychiatryAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across the world, rising youth depression is a pressing concern that has animated researcher and popular media attention. Mostly, this attention has missed that youth depression can be prevented, provided we can discover and mobilize protective mechanisms at different systemic levels that have differential (i.e., the most impactful) value for specific youth in specific cultures and contexts. Importantly, we need to consider what combinations of protective mechanisms matter most and pay more attention to mechanisms in the systems that young people are connected to (like their families and communities). A handful of studies across a diversity of biological, social and environmental sciences are beginning to challenge the overly narrow focus on protective mechanisms at the level of the individual (Arango et al., 2021; Thapar et al., 2022). They show that a wide range of factors, like food security (Teasedale et al., 2021), less polluted or more temperate environments (Sugg et al., 2019; Theron et al., 2022), trusted social connections (Choi et al., 2020), opportunities for school and work engagement and social justice (Minh et al., 2021) matter as much, if not more, than individual resources for youth resilience to depression. Further, the Resilient Youth in Stressed Environments (RYSE) study is showing that these factors work in combination. RYSE-related work on the multisystemic determinants of the psychosocial resilience of youth living in stressed environments in Canada and South Africa (Ungar et al., 2021), has shown that at-risk youth report negligible depression symptoms when they also report greater access to a culturally relevant combination of relational, institutional and ecological resources (Theron et al., 2022). We wondered how these insights would hold up in stressed urban environments. We wanted to learn more about the intersection between multisystemic resources and young peoples’ real life experiences of mental poor health or depression in overcrowded, violent, stressed city spaces. To do this, we held a Discussion Space in Johannesburg in February 2023 to centre the voices of Black 18-24 year olds, and engage them in a participatory approach to navigate this emerging research landscape.

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)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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