Meaningful Activity and Boredom in the Transition from Homelessness: Two Narratives
Notice bibliographique
Résumé
Background. Few studies have examined boredom and meaningful activity during the transition from homeless to housed, and those that exist are retrospective. Purpose. To prospectively examine how meaningful activities and boredom are experienced during the process of leaving homelessness. Method. Using a mixed-methods case study design, we interviewed 13 homeless participants at baseline using a 92-item quantitative interview, followed by a semi-structured qualitative interview. Two participants were located six months later and were interviewed again using the same protocol. Quantitative data are presented descriptively. Qualitative data were analyzed using narrative analysis. Findings. Qualitative data revealed two unique narratives of boredom and meaningful activity engagement in the transition from homeless to housed, with opportunities for engagement in meaningful activity limited largely by the social and housing environments in which both participants were situated. Quantitative data indicates that boredom and meaningful activity changed little before and after homelessness. At both baseline and follow-up, boredom scores for both participants were comparable to a sample of participants who were exposed to a “boredom” condition in an experimental study ( Hunter, Dyer, Cribbie, & Eastwood, 2016 ). Implications. Formerly homeless persons may struggle to engage in meaningful activity, and boredom may negatively affect mental well-being. Research with larger samples is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».