Exploring Multisystemic Resilience among Youth of Color Exposed to Direct and Indirect Violence
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Youth of color (YOC) are more likely to experience direct and indirect violence compared to non-Hispanic White youth. Although the negative consequences of violence exposure are well-established, less is understood about factors that may facilitate resilience. Methods: The current study utilized hierarchical linear regression modeling to examine the associations between resilience and psychological health, social support, and school engagement among YOC in the United States who have experienced violence. Participants included 75 YOC (Mage = 9.39; SD = 1.56; 84.1% Black or African American, 9.3% Biracial or Multiracial, 5.3% Hispanic, 1.3% Indigenous) who were directly or indirectly exposed to violence in the past year. They were recruited from a family justice center in the southern United States. Results: The final model was significant (F(5,74) = 21.71; p < .001) and accounted for 57% of the variance in resilience. Specifically, lower levels of direct violence exposure (β = -.18; p = .002), greater social support from friends and nonparental adults (β = .35; p < .001), and more school engagement (β = .47; p < .001) were related to higher resilience. Conclusions and Implications: Findings highlight the importance of interpersonal and school resources in facilitating resilience among YOC who have been exposed to violence. Clinicians are encouraged to connect YOC with accessible resources to foster behavioral, cognitive, and emotional involvement in school. Further, mental health care providers can assist YOC by helping them establish and maintain supportive relationships, which may enhance resilience.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».