PERCEIVED STEPFAMILY CHALLENGES: A CROSS-SECTIONAL DESCRIPTIVE STUDY AMONG STEPFAMILIES AND SOCIAL AND HEALTH CARE PROFESSIONALS
Notice bibliographique
Résumé
Professionals working in family services often come into contact with stepfamilies. Issues that often need professional support and stepfamily intervention include divorce, custody disputes, children’s stress and adjustment problems, and challenges new stepfamilies encounter. The aim of this cross-sectional descriptive study was to explore the challenges of stepfamilies as perceived by the families themselves and by the professionals working in services for children, adolescents, and families. Data were collected in the spring of 2018 using semi-structured questionnaires among social and health care professionals and stepfamilies. The data were analyzed using inductive thematic analysis. The challenges reported related mainly to the complexities of managing a stepfamily, including parenting, role conflicts, issues arising from the former life, children’s adaptation difficulties, and stepcouple relationships. Five themes were identified from the responses of professionals and parents in stepfamilies: many overlapping stories, children living amid changes, parenting under cross-pressure, love relationship is hard to maintain, and rocky road to a balanced family. These results provide perspectives from a wide range of stakeholders regarding the challenges stepfamilies face. Our study may offer valuable information for professionals working with stepfamilies and for researchers and decision-makers planning interventions for stepfamilies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».