The mental health of minors exposed to war and organized violence
Bibliographic record
Abstract
Peu est connu sur l'efficacité de la non-stigmatisation des interventions de santé mentale visant à réduire ou prévenir les effets néfastes des conflits armés sur les enfants, et comment la guerre affecte la santé mentale des mineurs non-réinstallés et réinstallés. L'objectif de cette thèse est, dans un premier temps, d'établir au travers d'une étude bibliographique, les données existantes concernant les programmes de prévention en milieu scolaire pour les mineurs vivant dans des zones de conflit. Dans un deuxième temps, une étude empirique viendra analyser les répercussions de l'expérience du traumatisme quant à l'apparition de troubles psychologiques sur les adolescents migrants récemment arrivés au Canada. La littérature existante met en exergue le caractère prometteur des programmes de prévention en milieu scolaire, en montrant, que dans bien des cas, ils constituent un élément d'apaisement. De manière générale, les jeunes migrants nouvellement établis ne forment pas une population à risque. Cependant, le fait d'être confronté à un traumatisme prédispose à davantage de problèmes émotionnels. Déterminer la manière dont l'exposition à des événements éprouvants, dans la phase précédant la migration, peut engendrer des ajustements psychologiques immédiatement après l'installation, pourrait permettre d'identifier les besoins des enfants migrants nouvellement arrivés. Cela permettrait également de développer des programmes appropriés au milieu scolaire.
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 | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".