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Enregistrement W4412106754 · doi:10.2196/70797

Influence of Personal Traits, Social Relationships, and External Resources on the Development of Emotional Resilience in Children From East London: Protocol for an Observational Accelerated Longitudinal Cohort Study

2025· article· en· W4412106754 sur OpenAlexvenueno aff
Francois van Loggerenberg, Milena Nikolajeva, Daniele Porricelli, Imogen I. Hensler, Aisling Murray, Eleanor Keiller, Julia Michalek, Dennis Ougrin, Jennifer Y. F. Lau

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychological resilienceMental healthOperationalizationStrengths and Difficulties QuestionnairePopulationDevelopmental psychologyLongitudinal studyPsychopathologyChild developmentCohortEmotional well-beingLife course approachClinical psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emotional resilience is a dynamic process by which individuals may prevent, overcome, and thrive following challenging events. Emotional resilience can be defined as absence of negative outcomes (ie, symptoms of psychopathology) and/or the presence of adaptive outcomes (ie, well-being). Despite the wealth of research tracking the nature of and contributions to emotional resilience in adolescence and adulthood, there is a dearth of evidence on the nature of resilience and its development during preadolescent childhood despite this being an important preventative period for later mental health difficulties and a period when emotional experiences change. OBJECTIVE: Our primary study objectives are 3-fold: to explore how preadolescent children growing up in deprived areas of London may operationalize resilience, evaluate whether there are differences in the development or trajectories of resilience among our target population, and understand what contributes to resilience pathways over time. Additionally, our research aims to better understand the psychometric properties of resilience measures used in a preadolescent sample and assess the feasibility of developing a longitudinal cohort study of preadolescent children in East London. METHODS: We will conduct an accelerated longitudinal cohort study in primary schools across the broad geographical area of East London. The multimethod approach will span across 3 data collection arms: (1) child cognitive tasks and psychometric questionnaires in classroom settings, (2) teacher ratings, including teacher assessments of school mental health provisions, and (3) parent questionnaires. We aim to recruit approximately 1200 children aged 7-11 years at baseline across UK school years 3, 4, and 5. Our measures will span themes of resilience and mental health, as well as personal, social, and community resources available to the children. We will collect quantitative data via questionnaires from children, their parents, and school staff. We will collect qualitative data from the children through paper-based tasks. RESULTS: Study recruitment commenced in October 2022 and continued till December 2023. Baseline testing commenced in October 2022 and continued till December 2023; 873 students were enrolled at baseline. Follow-up is anticipated to continue at least annually until June 2027. CONCLUSIONS: This study will assess the feasibility of conducting a longitudinal cohort study on preadolescent children in East London. Alongside evaluating the psychometric properties of resilience measures used in this age group, this study will explore how resilience develops in children across time and relate this to other outcome measures. By identifying how personal, social, and community resources may affect resilience in preadolescent children, we will enhance the understanding of how emotional resilience develops in preadolescent children, and future studies will be able to develop interventions to boost resilience by targeting young and diverse populations. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN ISRCTN12430839; https://www.isrctn.com/ISRCTN12430839. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/70797.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,006

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 Opus0,465
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,122 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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