Local Narratives of Distress and Resilience: Lessons in Psychosocial Well‐Being among the K'iche' Maya in Postwar Guatemala
Bibliographic record
Abstract
Resumen En Guatemala, las intervenciones psicosociales son fundamentales para el proceso de reconstrucción posguerra, pero la definición y comprensión de las nociones de angustia y bienestar en las comunidades indígenas sigue siendo problemática. Este artículo propone que, a fin de evitar la victimización o la generalización hacia las cuestiónes de salud mental en épocas de posguerra, tales intervenciones deben tener en cuenta los discursos individuales y de la colectivos sobre la vulnerabilidad y la resiliencia, que están conformadas por las historias y ecologías locales por un lado, y por las mas amplias desigualdades estructurales por otro. Al proporcionar una descripción etnográfica de las fuerzas históricas que han contribuido a la situación social y psicológica en la comunidad k'iche' de Tululché, la autora sugiere nuevas formas de pensar acerca de las conexiones entre violencia, cultura y salud mental en las zonas rurales que siguen en una situación de exclusión social. En particular, ella muestra cómo la acumulación de ambos procesos—procesos traumáticos y procesos de fortaleza—forman parte tanto de la memoria colectiva e individual que de las esperanzas futures, que juntas son la base del bienestar psicosocial.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".