LA THÉORIE COMPOSITE DE LA RÉSILIENCE : IMPLICATIONS POUR LA RECHERCHE ET LA PRATIQUE
Bibliographic record
Abstract
Les études sur la résilience cherchent surtout à déterminer comment et pourquoi, face à un même facteur de stress environnemental, certaines personnes restent en bonne santé, mais d’autres non. Présentement, il n’y a pas de consensus sur la conceptualisation de la résilience. En raison de cette difficulté, il n’y a pas de réponse précise pour expliquer comment améliorer la résilience d’un individu ou d’une collectivité. Bref, il importe de se questionner sur la validité de la résilience comme concept. Ayant privilégié la théorisation enracinée classique de Glaser et Strauss (1967) comme méthodologie, l’objectif de cette recherche était d’établir des pistes théoriques permettant une lecture cohérente des diverses recherches antérieures sur la résilience et de fournir un encadrement pour les recherches et les interventions à venir. La résilience se résume à un terme représentant les discours sur six construits qui sont interconnectés mais distincts : la vulnérabilité, les facteurs de protection, les stratégies de coping, l’adaptabilité, la sensibilité, et la récupération. Au sein de leurs contextes politiques et culturels, ces construits rendent plus claires les pistes d’actions pour intervenir sur la santé, la sécurité et le fonctionnement d’une population.
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 | 0.082 | 0.103 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.034 |
| Open science | 0.005 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".