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Enregistrement W3108454940 · doi:10.4103/intv.intv_5_20

Ubwiyunge Mubikorwa (reconciliation in action): Development and Field Piloting of Action-Based Psychosocial Reconciliation Approach in post-Gacaca Rwanda

2020· article· en· W3108454940 sur OpenAlexaff
Masahiro Minami

Notice bibliographique

RevueIntervention · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomothetic and idiographicPsychosocialInterpersonal communicationPsychologyThematic analysisAction (physics)GenocideParticipant observationNarrativeApplied psychologyQualitative researchPsychotherapistSocial psychologyPolitical scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconciliation is a “hazy” construct that calls for further systematic understanding efforts. The purpose of the present study was to illuminate and understand authentic and idiographic processes of interpersonal reconciliation between survivors and perpetrators of the 1994 Genocide against the Tutsi in Rwanda. An original interpersonal reconciliation approach termed action-based psychosocial reconciliation approach (ABPRA) was developed and implemented in two remote villages of Rwanda. Lived experiences of reconciliation dyads (consisting of survivors and their direct perpetrators) who participated in ABPRA were collected employing a postsession, semistructured interview. Thematic content analysis of the data revealed five major themes representing the beneficial impacts of ABPRA. This paper introduces an overview of ABPRA and reports the results from the field pilot study. The reporting features a collection of participant reported narratives highlighting the beneficial effects of ABPRA on their healing and reconciliation process. The paper concludes with the implications of the study to enhance further efforts to support the interpersonal reconciliation process in Rwanda.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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