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Enregistrement W2768671725

Connecting Public Policies and Everyday Activities via Mobilizing an Occupational Perspective

2017· article· en· W2768671725 sur OpenAlex
Rebecca M. Aldrich

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCommonKnowledge Research Repository (Pacific University Oregon) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Public relationsPolitical scienceBusinessComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statement of Purpose: The need to bring an occupational perspective to bear within policy and public spheres has increasingly been framed as a “duty” of occupational scientists. However, given the dominance of a market model of society and its neoliberal view of humans as economic and entrepreneurial beings, how can occupational scientists ensure that their work “intensifies the value of research by providing a new lens through which public policy data can be interpreted” (Urbanowski, Shaw, & Chemuttut, 2013, p. 315)? This poster presentation describes knowledge mobilization efforts for a two-site, community engaged, collaborative ethnographic (Lassiter & Campbell, 2010) study of long-term unemployment in the United States and Canada that has been conducted since 2014.\nMethods: To understand possibilities and boundaries for occupational engagement within the situation of long-term unemployment, we generated data at three levels in the United States and Canada: we interviewed 15 organizational stakeholders and reviewed organizational documents; we interviewed and observed 18 front-line employment support service providers; and we interviewed, observed, and completed time diaries and/or occupational maps with 23 people who self-identified as being long-term unemployed. Data analysis approaches included situational analysis (Clarke, 2005), critical discourse analysis (Cheek, 2004), and critical narrative inquiry (Hardin, 2003).\nResults: Many of our findings illustrate the ways in which personal, environmental, material, non-material, and discursive situational elements create experiences of being “stuck” in long-term unemployment. To mobilize these findings beyond the academic realm, we are writing a series of site summaries and issue briefs that we can use to communicate with stakeholders and policy makers in each study context. These documents, along with other information about the study, are also being catalogued on a project website. Finally, we are planning knowledge mobilization workshops that will not only disseminate findings but will also bring study participants and policy makers together in an effort to minimize future experiences of being “stuck” in long-term unemployment.\nImplications: By engaging participants in a discussion of non-academic knowledge mobilization efforts, we hope to strengthen disciplinary commitments to make occupational science research useful outside the academic realm.\nDiscussion questions: What modes of non-academic knowledge mobilization might be used in occupational science? In what ways can policy makers, in particular, be best engaged by researchers to foment change? \nKey words: Long-term unemployment, critical qualitative research, knowledge mobilization

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0220,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,229 · 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