Rethinking resilience: a regression analysis study of the experiences of refugee and immigrant youth in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Refugee and immigrant youth (RIY) experience multifaceted challenges, but also have the potential to become resilient. Most of the existing literature focuses on the challenges these RIY face with limited attention to their agency and resilience. This study aims to assess the factors that predict RIY’s resilience among refugee and immigrant youth in Montreal, Canada. Design/methodology/approach A sample of 93 RIY in Montreal was surveyed. A questionnaire consisting of validated scales was used for data collection. Findings The study found a positive correlation between educational level, personal resilience and relational resilience (p < 0.001). However, ethnicity did not have a significant correlation with the participant’s general level of resilience (p > 0.001). Cultural, religious, family, community ties, age and time lived in Montréal were found to be predictors of general resilience, relational resilience and personal resilience of the RIY (p < 0.001). Originality/value The study concluded that factors such as cultural, religious and community ties are major predictors of the resilience of RIY in Montreal. Hence, the need for mental health practitioners and resettlement organizations that work with RIY to focus on reconceptualizing resilience to incorporate the cultural, religious and community ties of RIY. This will help in developing services and programs that are culturally sensitive and effective in fostering the resilience of RIY.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».