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Enregistrement W4362586125 · doi:10.1016/j.actpsy.2023.103887

Mental health of Canadian children growing up in military families: The parent perspective

2023· article· en· W4362586125 sur OpenAlexafffundabout
Ashley Williams, Rachel Richmond, Sarosh Khalid‐Khan, Pappu Reddy, Dianne Groll, Lucia Rühland, Heidi Cramm

Notice bibliographique

RevueActa Psychologica · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensProvidence Health CareRoyal Victoria Regional Health CentreUniversity of TorontoRoyal Victoria HospitalKingston Health Sciences CentreQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth Research Foundation
Mots-clésMental healthRelocationPsychological resilienceStressorPsychologyPerspective (graphical)Military personnelContext (archaeology)Vulnerability (computing)Suicide preventionQualitative researchPoison controlPsychiatryMedicineEnvironmental healthSocial psychologyPolitical scienceGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent scoping review found that stressors involved in the military lifestyle (i.e., frequent relocation, parental absence, and risk of parental injury) may be associated with mental health issues among military-children. However, most of the included studies were conducted in the United States with little Canadian representation. To examine the degree to which the scoping review findings are relevant to the Canadian context, we conducted a qualitative study and interviewed 37 parents in Canadian military families. Through the use of a qualitative description approach and content analysis, three themes were identified: 1. Military lifestyle factors have an impact on child mental health; 2. Military life can promote both resilience and vulnerability; and 3. Military lifestyle impacts on parental mental health had an impact on children. These themes align with the scoping review findings asserting that military lifestyle factors can influence child mental health and have significant implications for health care providers working with 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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