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Enregistrement W7162003720 · doi:10.82308/55032

Social determinants of support for violent radicalization: a moderated mediation model of perceived financial difficulties, perceived discrimination, and depressive symptoms among young adults

2025· dissertation· en· W7162003720 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Akhtar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediationEthnic discriminationDepressive symptomsModerated mediation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RésuméObjectif de l'étudeLa pandémie de COVID-19 a entraîné une plus grande polarisation sociale ainsi que des fardeaux économiques et psychologiques, créant un environnement idéal pour la radicalisation violente. Cet article examine la relation entre les difficultés financières perçues et le soutien à la radicalisation violente par le biais de symptômes dépressifs, tout en évaluant le rôle modérateur de la discrimination perçue sur cette voie chez les Canadiens des provinces du Québec, de l'Ontario et de l'Alberta âgés de 18 à 40 ans pendant la pandémie du COVID-19.Méthodes utiliséesAu total, 5007 participants âgés de 18 à 40 ans et originaires des provinces du Québec, de l'Ontario et de l'Alberta ont été invités à répondre à une enquête en ligne en anglais ou en français du 21 mai au 14 juin 2021 (âge moyen = 28,8 ans et écart-type = 5,63 ans, 59,1 % de femmes). Un modèle d'équation structurelle a été mis en œuvre pour examiner les effets directs des difficultés financières perçues sur le SVR et pour tester si la discrimination perçue modère les effets indirects des difficultés financières perçues sur le SVR par le biais des symptômes dépressifs.Résultats Les difficultés financières perçues étaient positivement et significativement associées au SVR (β = 0,057, SE = 0,018, p < .001). L'indice de médiation modérée a montré que la discrimination perçue modérait l'association entre les difficultés financières perçues et la SVR par le biais des symptômes dépressifs (β = 0,015, Boot SE = 0,005, 95% CI = 0,005, 0,026). L'association entre les difficultés financières perçues et la SVR par le biais de symptômes dépressifs était plus importante chez les personnes ayant subi une discrimination (β = 0,051, Boot SE = 0,008, Boot 95% CI = 0,036, 0,068) que chez les personnes n'ayant pas subi de discrimination (β = 0,036, Boot SE = 0,006, Boot 95% CI = 0,025, 0,048).ConclusionLa présente étude est la première à montrer que les difficultés financières perçues sont associées à la SVR par le biais de symptômes dépressifs au-delà du revenu et que la discrimination perçue modère cette association. Cette étude démontre que les programmes existants de prévention de la radicalisation violente utilisant une approche de santé publique peuvent prendre en compte les difficultés financières perçues, les expériences de discrimination et la santé mentale lors de l'apport d'un soutien psychosocial

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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