A family-based intervention for newly-resettled Syrian refugee children
Bibliographic record
Abstract
Le conflit Syrien est l'une des plus grandes crises humanitaires de notre temps. Alors que plus de 5 millions d'individus ont été relocalisé à travers le monde, le gouvernement Canadien a accueilli plus de quarante mille réfugiés Syriens. En effet, les enfants réfugiés sont à un haut risque de développer des problèmes de santé mentale car ils sont exposés à divers facteurs de stress causés par l'instabilité du conflit et du processus de relocalisation. Donc, la santé mentale est une préoccupation primordiale chez les réfugiés nouvellement relocalisés. Conséquemment, il est crucial d'intervenir promptement dans les pays d'accueil, afin de promouvoir leur adaptation et leur développement adéquat. Cette étude évalue la faisabilité et l'efficacité d'une intervention prenant la forme d'un livre d'histoires culturellement spécifique pour des familles Syriennes nouvellement relocalisées. Six familles Syriennes (age enfantM = 9, ÉT = 1.26) vivant dans la région de Montréal furent recrutées. Les parents participants ont reçu des instructions pour compléter l'intervention avec leurs enfants. Les symptômes d'anxiété furent mesurés en utilisant la Revised Child Anxiety and Depression Scale (RCADS) avant et après la durée de l'intervention. De plus, les familles ont partagé leurs expériences, idées et opinions en lien avec l'intervention, en utilisant des journaux de bord. L'analyse statistique a révélé des résultats significatifs. En effet, les symptômes d'anxiété ont diminué de façon significative. Ensuite, les analyses qualitatives ont démontré que l'intervention est culturellement pertinente pour les réfugiés Syriens, et qu'elle promeut le bien-être général des enfants, leur sens d'agence, la connexion familiale.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".