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Enregistrement W2092403441 · doi:10.1108/17506200910999147

Re‐conceptualizing health and learning in terms of community resilience and enterprise

2009· article· en· W2092403441 sur OpenAlexaffabout
Wendy L. Kraglund‐Gauthier, Sue Folinsbee, B. Allan Quigley, Hélène Grégoire

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprising Communities People and Places in the Global Economy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Public relationsPsychological resilienceHealth careOriginalitySocial determinants of healthCommunity healthCommunity resilienceSociologyPsychologyEconomic growthPolitical scienceSocial psychologySocial scienceQualitative researchComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Many Canadians presume their universal health care system provides equitable opportunity and access to health, yet this is not necessarily the case, especially for marginalized populations. The purpose of this paper is to conceptualize how marginalized, yet resilient, communities are able to build capacity and contribute to their own learning about health. Design/methodology/approach Environmental scan, state of the field review and community consultations on a national scale. Findings For adults living in rural and remote areas that fall below health norms, health knowledge and care is often not enough to build capacity and support resilient communities. More learning needs to be done by all members of community and government. Practical implications Consultations with selected members of marginalized populations and their service providers reveal a cross‐community, cross‐sector and cross‐government focus on addressing the social determinants of health is needed to increase individual capacity. Originality/value Consultations with community members and their service providers reveal rich information about the state of health and learning in selected areas across Canada. Using literature on health and learning as a framework, this paper discusses challenges and promising practices in terms of participants' abilities to sustain their own and their communities' health and learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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