Refugees, Family Dynamics, and Resilience: Integrating Systemic Disruptions and Individual Coping Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Migration reshapes family dynamics, emotional well-being, and identity negotiation, disrupting caregiving structures, communication patterns, and intergenerational relationships. This study examines how refugees and their families navigate these systemic disruptions and employ coping mechanisms to foster resilience. Drawing on Family Systems Theory and Stress and Coping Theory, this research integrates macro- and micro-level perspectives to analyze migration as both a structural force affecting family units and an individual psychological challenge. Using a qualitative approach, the findings reveal how physical separation, caregiving reconfigurations, and intergenerational tensions redefine familial roles and emotional bonds. Refugees employ cultural frame switching, bilingual adaptation, and identity negotiation strategies to balance heritage preservation with host culture integration. Community support networks and emotional resilience emerge as critical factors in mitigating migration-induced stress. This study extends traditional models such as Berry’s acculturation framework and transnational family theories by emphasizing the interplay between systemic family disruptions and personal adaptation processes. The findings contribute to family research by bridging systemic and individual responses, offering policy implications for expediting family reunification, developing culturally responsive mental health services, and designing intergenerational integration programs. This study underscores the need for holistic, family-centered migration policies and support systems to enhance refugee family well-being and long-term resilience.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».