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Enregistrement W3118116391 · doi:10.1177/1539449220981952

Occupation’s Role in Producing Inclusive Spaces: Immigrants’ Experiences in Linguistic Minority Communities

2020· article· en· W3118116391 sur OpenAlexafffundabout
Anne-Cécile Delaisse, Suzanne Huot, Luisa Veronis, W. Ben Mortenson

Notice bibliographique

RevueOTJR Occupational Therapy Journal of Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesVancouver Coastal HealthUniversity of OttawaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImmigrationEthnographySociologySpace (punctuation)Context (archaeology)Transactional leadershipParticipant observationFocus (optics)Production (economics)Gender studiesSocial psychologyLinguisticsAnthropologyGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the "situatedness" of occupation in the context of migration has been explored using various approaches, there remains a need for a holistic and dynamic understanding of the concept of space and the spatiality of occupation. Adopting Lefebvre's theory of the production of space and taking a transactional approach to occupation, we examined the role of immigrants' occupational engagement in the production of Francophone minority community spaces in Metro Vancouver, Canada. We completed a critical ethnography and focus on findings from participant observations and in-depth and go-along interviews with French-speaking immigrants. Findings shed light on the influence of immigrants' occupational engagement on the production of minority spaces. To study the spatiality of occupation comprehensively, we need to move beyond an examination of the immediate environment to address other components of the production of space as well as the interrelation of spaces through occupation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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