Military Family-Centred Resilience-Building Programming Across the Deployment Cycle: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is international agreement that military families (MFs)—active service members, reservists, veterans, and their families—must be resilient to overcome military life adversities. Resilience is defined either as skillsets or as processes implicating multi-systems in a socio-ecological context. While research on resilience-building specific to children and families who face adversity is growing, there is a paucity of evidence on MF-centred resilience-building. Objective: This review describes the evidence on such resilience-building programming and determines if adversity is considered a barrier or facilitator to resilience-building. Methods: This scoping review yielded 4050 peer-reviewed articles from database inception until December 2023, found in 12 databases. Articles were deduplicated, leaving 1317 that were independently screened for eligibility by two reviewers. Disagreements were resolved through discussion with a third reviewer. Findings: Of these articles, 27 were included; 5 additional articles were also included from other sources. The vast majority of included studies (91%) were conducted in the United States. These 32 articles were organised into categories, including demographics, research methodologies used, resilience program descriptors, and outcomes. Conclusions: Our results reveal that programs on building MF resilience vary widely, often measuring non-resilience health and social outcomes. We provide preliminary insights for MF health and policy. Our review findings will be invaluable for further evidence-based programming that builds resilience in MFs.
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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 | 0,017 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».