PREVALENCE, ROLE AND FUNCTIONS OF SELF-HELP GROUPS IN HONG KONG
Notice bibliographique
Résumé
Self-help is a respectable Chinese value. The rapid growth of self-help groups in the field of social welfare in Hong Kong however, is only a recent phenomenon (Chau, 1996; Chow, 1996). Self-help groups for vulnerable populations such as patients with chronic illnesses, the physically disabled, the mentally disabled, single parents, drug abusers, and other client groups mushroomed in the late 1980s. The recognition and support given to self-help groups in the 1990 Social Welfare White Paper and the 1992 Green Paper on Rehabilitation Policies and Services have in part accelerated the development of self-help groups in the last few years. In spite of the rapid growth of self-help groups in Hong Kong, the full potential of utilising self-help groups remains untapped. One of the reasons may be attributed to the lack of systematic research and solid methodological foundations. Little was known about how helpful self-help groups are to members, and what kind of social impact they have brought about. The research component of the selfhelp phenomenon has clearly been left behind by the self-help movement itself. On the other hand, research on self-help groups has been flourishing in Western countries, particularly the United States and Canada (Borkman, 1976; Gartner & Riessman, 1977; Gottlieb, 1982; Kurtz, 1988; Humphreys, 1997; Roberts et al., 1999). There is definitely a need to systematically study the self-help phenomenon in the local context. Against this background and supported by a grant from RGC, this study was carried out from 1 October 1998 to 31 August 2001 with the following objectives.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».