Multisystemic Resources Matter for Resilience to Depression: Learning From a Sample of Young South African Adults
Notice bibliographique
Résumé
This article interrogates the continuing emphasis on personal sources of resilience; it also amends the inattention to the protective factors and processes (PFPs) that support the mental health resilience of African emerging adults. To that end, we report a study that explored which PFPs distinguished risk-exposed South African 18- to 29-year-olds with negligible depression symptoms from those who reported moderate to severe symptoms. Using an arts-based approach, young people volunteered the PFPs they had personally experienced as resilience-enabling. An inductive thematic analysis of visual and narrative data, generated by young people self-reporting high exposure to family and community adversity ( n = 233; mean age: 24.63, SD: 2.43), revealed patterns in the PFPs relative to the severity of self-reported depression symptoms. Specifically, young people reporting negligible depression symptoms reported a range of PFPs associated with psychological, social, and ecological systems. In contrast, the PFPs identified by those reporting more serious depression symptoms were mostly restricted to personal strengths and informal relational supports. In the interests of youth mental health, the findings direct society’s attention to the criticality of facilitating young people’s access to a composite of resources rooted in personal, social, and ecological systems.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».