Climate change and resource insecurity-related mental health stressors among young adolescents in Kenya: Qualitative multi-method insights
Notice bibliographique
Résumé
While the links between extreme weather events and mental health have received growing attention, little is known about how climate change impacts adolescent mental health in low- and middle-income climate-affected settings. To address this gap, we conducted a multi-method qualitative study exploring how young adolescents (YAs) aged 10-14 years experience climate-related stressors across six regions in Kenya. Guided by the resource insecurity framework, we thematically analyzed Elder focus groups, YA walk-along interviews and YA participatory mapping workshops. Our findings revealed that food, water and sanitation insecurity contribute to psychological distress, including symptoms of depression and suicidality, and heighten concerns of community violence (e.g., assault, fighting). Water insecurity, particularly the time and distance required for collection, disrupted school attendance, while resource borrowing generated feelings of shame. Food insecurity and larger contexts of poverty were associated with substance use as a coping mechanism, which in turn contributed to school dropout, crime and gang involvement. Poverty also led some youth to run away from home. These findings highlight the urgent need for climate-informed mental health interventions that address co-occurring resource insecurities. To advance adolescent mental health and well-being in climate-affected settings, policy responses must be targeted and multilevel, engaging families, communities and institutions.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».