Trajectories on the path to reciprocity—A theoretical framework for collaborating with socioeconomically disadvantaged communities.
Notice bibliographique
Résumé
The importance of cultivating connection to enhance individual, relational and collective well-being is gaining attention in the current literature on building community. Although these goals are being increasingly considered, the concept of reciprocity has been less prominent than may be warranted in the field of psychology. This article presents a theoretical framework on the dynamics of reciprocity which resulted from grounded theory (GT) research involving 2 complementary studies. The first study involved 22 participants from different socioeconomic backgrounds engaged in "reflecting-team with appreciative audiences" sessions (Madsen, 2007) in Portugal. The second study involved participant observation of 15 community programs recognized as good-practices in collaboration with socioeconomically disadvantaged participants, at national and international levels, across 9 countries. The theoretical framework emphasizes the centrality of building reciprocity for the development of individuals, families, communities, and programs. It integrates the trajectories of reciprocity; quadrants reflecting the standpoints assumed according to socioeconomic and cultural positions; basic social-psychological processes inherent to the process of building reciprocity; and characterizes different types of programs. The resulting framework is analyzed in relation to prior literature for a broader understanding of synergies and challenges, and the article concludes by suggesting implications for further research and practice. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,028 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».