Exploring Resilience and Communicated Narrative Sense-Making in South Africans’ Stories of Apartheid
Notice bibliographique
Résumé
Guided by the communication theory of resilience (CTR) and communicated narrative sense-making (CNSM) theory, this study examines narrative resilience—or retrospective storytelling content that reflects a storyteller’s ability to reintegrate after difficult circumstances—in South Africans’ stories of apartheid. Participants were 17 South Africans who identified as Black, Colored, or Indian and endured the government-sponsored systematic oppression of apartheid. In semistructured interviews, participants told their stories of resilience in the face of the traumas of apartheid. Analyses illuminated four themes of communicated resilience: affirming identity anchor of toughness (i.e., showing strength in the face of adversity), foregrounding productive action (i.e., working to combat apartheid), putting alternative logics to work (i.e., focusing on positivity and hope), and crafting normalcy (i.e., normalizing life in apartheid). These themes support and advance CTR by exploring communicated resilience from a foundation of narrative theorizing and sociocultural understanding. Implications for furthering a social ecological conceptualization of resilience are investigated.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».