Exploring economic and health interventions to support adolescents’ resilience and coping in mining communities: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
• Economic resilience interventions for last mile youth include policy advocacy. • Health resilience interventions focus on sexual and reproductive health. • Effective interventions are multi-level, multi-sectoral, and multi-stakeholder. Economic and social disruptions, such as the global COVID-19 pandemic, heighten the vulnerability of adolescents. These disruptions exacerbate health and economic inequities which are further compounded in informal labour settings such as the mining sector. Therefore, strengthening adolescent resilience and coping are crucial for well-being and equitable health outcomes. However, there is a limited comprehensive literature that synthesizes adolescent resilience interventions, especially in mining communities. This study presents a scoping review, following Arksey & O'Malley's (2005) framework, to map existing literature on interventions for adolescent resilience in mining communities. Relevant studies were identified from academic journals and grey literature published between 2012 and 2022. Of the 1286 studies screened, 13 were retained for final analysis. Literature showed that common economic resilience interventions included policy-level advocacy and activism, and predominant health interventions focused on sexual and reproductive health including, HIV counselling, screening, and testing, targeting both individual and community-level change in mining communities. The findings emphasize the necessity for interventions to adopt multi-level, multi-sectoral, and multi-stakeholder approaches, while mainstreaming gender. Future research should prioritize intersectional, gender-transformative and community-based interventions to strengthen adolescent resilience in mining communities and advance health equity and rights amongst this last-mile population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».