‘ <i>Resilience is action taken together</i> ’ results of a dialogue-based study on community factors shaping resilience in the context of youth suicide prevention
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is a leading cause of death among children and youth around the world, and is centred within the Sustainable Development Goals. While research consistently shows the importance of external, intersecting factors that shape youth resilience, much work in this field remains vague and focused downstream. Situated within a community-based partnership and grounded in critical pedagogies, this research invited young people and caring adults into deliberative dialogues about how resilience-promoting communities look and feel. Our goal was to centre youth voices, illuminating their ideas about wellness and suicide prevention. The study brought 31 people into four dialogues: four school aged youth (15–18); nine emerging adults (19–24); nine caring adults; and nine community service providers. Contributors described resilience as a set of collective actions involving three mutually-reinforcing actions: cultivating belonging; cultivating connection; and promoting a positive social climate. These concepts were the essence of how resilience-promotion looks and feels. People in all four dialogues explored this idea of resilience as action taken together, reinforcing these three conditions as points of intervention to promote collective thriving and invest in upstream prevention of suicidality. This relational and upstream conceptualization of resilience-as-action serves to shift the ways communities organize around youth suicide prevention. Shifting conceptualizations of resilience upstream and toward resilience-promoting communities opens new ways of conceptualizing interventions to promote youth mental health. Doing so requires us to embrace solidarity, collective and population-level strategies, and place-based interventions that disentangle knots of social and structural determinants of health.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».