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Enregistrement W4384926148 · doi:10.1002/jcop.23079

Resilience in children and youth in street situations in León, Nicaragua

2023· article· en· W4384926148 sur OpenAlexaff
Kayla Hamel, Yvonne Bohr

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Focus groupPsychological resiliencePsychological interventionResilience (materials science)Family resilienceGrounded theoryPsychologySociologyQualitative researchAgency (philosophy)Flexibility (engineering)Social psychologyGeographyManagementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are tens of millions of children and youth in street situations (CYSS) worldwide, the majority of whom are males living in low- and middle-income countries. Many of these children demonstrate impressive adaptability and resilience. The focus of the current research was on the resilience of male CYSS in León, Nicaragua. Qualitative data were collected through individual interviews and focus groups with CYSS, their family members, community members, and staff of a local nonprofit, with the objective of exploring and consolidating local understandings of resilience. Grounded theory analysis of qualitative data yielded a context-specific conceptual model of resilience as it pertains to CYSS in León. Six qualities were identified to represent the experience of resilience in this group: agency, belonging, flexibility, protection, self-regulation, and self-worth. The knowledge generated from this research can serve as a foundation to develop and implement resilience-promoting interventions for CYSS.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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