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Enregistrement W3196428785 · doi:10.32920/ryerson.14658165.v1

The reality of rurality : parent experiences with best start in two rural communities

2021· preprint· en· W3196428785 sur OpenAlexaffabout
Kerri Graham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityEducation and Early Childhood DevelopmentYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuralityThematic analysisVariety (cybernetics)Perspective (graphical)Service delivery frameworkService (business)Qualitative researchBest practicePublic relationsRural areaSociologyPsychologyBusinessPolitical scienceMarketingSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human services literature from a variety of disciplines demonstrates that rural and urban communities pose different challenges and opportunities for service delivery; however, little research specifically explores early learning and care service delivery in rural communities. This qualitative study draws on a critical ecological systems perspective to examine the experiences of rural parents accessing services through a specific service delivery strategy, Best Start networks. Thematic analysis was used to analyze data gathered from two rural communities as part of a larger study examining parent experiences with Best Start in three communities across Ontario (Underwood, Killoran, & Webster, 2010). Three themes emerged that related specifically to the rural experience: (a) Opportunities for Social Interaction; (b) Accessibility of Services; and, (c) Impact of Personal Relationships. Results indicate that certain factors related to rural life and location affected parents' experiences with Best Start services. Drawing on the broadly defined concept of accessibility, implications for rural service delivery are discussed and recommendations for practice and future research are presented.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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