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Enregistrement W4412546495 · doi:10.3389/fradm.2025.1602130

Recovery identity as a buffer: mitigating trauma's impact on recovery capital in collegiate recovery programs

2025· article· en· W4412546495 sur OpenAlexaff
Meredith W. Francis, Rebecca L. Smith, Yali Yang, Thomas Bannard, Victoria Burns, Michael J. Cleveland, Konul C. Karimova, Onawa LaBelle, Declan G. Murphy, Marilyn L. Piccirillo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Adolescent Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Capital (architecture)BusinessPsychologyPolitical scienceArtAestheticsVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Experiencing trauma is well-known to negatively impact AOSUD recovery and recovery capital. However, having a stronger recovery identity positively impacts recovery capital, and can be strengthened through recovery-supportive relationships. Identity change and reconstruction is also central to trauma healing, making it likely that recovery identity buffers the effect of trauma on recovery capital. This study examines this relationship and identifies types of recovery supports that facilitate development of stronger recovery identity within participants in collegiate recovery programs (CRPs). Methods The sample consisted of participants in the National Longitudinal Collegiate Recovery Study who completed all measures at their baseline assessment (N = 168). Total scores of the PCL-5 short form (trauma) and Recovery Identity scale (RI) were regressed on the Brief Assessment of Recovery Capital (BARC) total score. Measures of recovery support, including a measure of support from CRP staff and individual yes/no questions about experiencing various recovery supports, were regressed on RI scores. Results Lower PCL-5 scores and higher RI scores both significantly predicted higher recovery capital scores [adjR2 = .51; F(3, 168) = 59.61, p < .001], and interacted such that having higher RI scores buffered the impact of having higher trauma scores on recovery capital [ΔR2 = .01, F(4, 168) = 46.66, p < .001]. Perceiving CRP staff (β = .04, p = .007) and peers in recovery (β = .32, p < .001) as being supportive of one's recovery significantly predicted higher recovery identity scores [adjR2 = .16; F(5, 173) = 107.01, p < .001]. Conclusion Having a stronger recovery identity buffers the impact of trauma symptoms on recovery capital for CRP participants. CRP participants who perceive their CRP staff as being strong role models and providing a safe, welcoming recovery space and who have support from peers in recovery had stronger recovery identities. CRPs can help participants with higher trauma levels to build recovery-supportive relationships with their peers, and can create supportive, trauma-responsive spaces for all participants.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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