The actualities of doing community development to promote the inclusion of low income populations in local sport and recreation
Notice bibliographique
Résumé
While there is literature to suggest that community development is a promising strategy for involving marginalized citizens in local sport and recreation, little research has been done on the actualities of doing this type of work from the perspectives of those engaged in it. Based on our observations and interviews over three years with members of a community‐based project designed to increase the Involvement of women living below the poverty line in local sport and recreation, we identified six key dimensions of community development. These dimensions were highly inter‐related and included: a shared concern about a social problem requiring action, encouraging the active participation of a marginalized group, forming public sector partnerships to pool resources and build political support, adopting collaborative principles of organizing, collectively developing and implementing action plans, and re‐conceptualizing traditional notions of accountability. In this paper, we analyze each dimension by discussing the benefits and challenges encountered from the perspectives of the women on low income and the public sector partners involved in the project. We conclude that while community development is a complex and challenging strategy, it shows considerable promise for including those who are least likely to be involved in the planning and participation of local sport and recreation programs thereby increasing local governments’ ability to meet their mandates of providing access for all citizens.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».