“We’re Looking for Support from Allah”: A Qualitative Study on the Experiences of Trauma and Religious Coping among Afghan Refugees in Canada Following the August 2021 Withdrawal
Notice bibliographique
Résumé
In August 2021, the United States withdrew from Afghanistan after 20 years. The fall of the Afghan government to the Taliban resulted in the displacement of some Afghans. Canada committed to welcoming thousands of refugees. Research suggests that refugees tend to have higher rates of post-traumatic stress, and Afghan refugees, in particular, have among the highest rates. Another body of literature suggests that religious coping has positive effects. This paper presents qualitative data from interviews with 11 Afghan refugees who arrived in Ontario after August 2021 with the intent to combine these two findings. In so doing, we sought to understand how Afghan refugees described their experiences of displacement and the extent to which those experiences were traumatic, but also how they relied on Islam to cope with the traumatic effects of displacement. The interviews we conducted suggested that our participants experienced exposure to death, exposure to threat of death and/or injury, and described some of symptoms of the criteria for PTSD. The interviews also suggested that the participants coped using Islamic concepts, beliefs, and rituals. The qualitative data we present provide rich descriptions of the experiences of trauma in the face of displacement and religious coping.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».