Notice bibliographique
Résumé
Previous studies investigating the relationship between social capital and posttraumaticstress disorder (PTSD) have yielded mixed results. Although it is well known in theliterature that feeling socially supported by one’s community, family, and friends has apositive impact on mental wellbeing, the effects of social capital specifically with regard toPTSD are not yet clear. A primary reason for this is that many previous studies havefocused on populations in which all individuals experienced the same traumatic event,rather than different events on their own. Further, it is not clear if different components ofsocial capital have different effects on PTSD symptomatology, or if social capital holdsdifferent benefits at different stages of PTSD. The current study aims to examine if eachcomponent of social capital has an influence on the different diagnostic outcomes of PTSD.This was done through an analysis of data collected from an epidemiological catchment areastudy in a community in southwest Montreal (N = 1812). Outcomes of PTSD diagnosis areas follows: (a) Current PTSD, (b) Remitted PTSD, (c) Trauma Exposure, No PTSD, and (d)No Trauma Exposure. These four groups were analysed with regard to four prominent andcore components of social capital: (i) Sense of Collective Efficacy, (ii) NeighbouringBehaviour, (iii) Community Participation, and (iv) Sense of Community. Results revealedsignificant relationships between each trauma category and social capital scale. Theseresults may speak to the importance of support, as well as perception of support at thecommunity-level in coping with PTSD and mental health generally. The present studyprovides an important expansion of the current knowledge of the relationship betweensocial capital and PTSD.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».