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Enregistrement W3211996579 · doi:10.5206/ijoh.2022.1.13647

Navigating and Negotiating Health and Social Services in the Context of Homelessness: Resistance and Resilience

2021· article· en· W3211996579 sur OpenAlexaffvenueabout
Sue-Ann MacDonald, Philippe-Benoît Côté

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentHousing FirstSociologyResistance (ecology)Dialogical selfSocial workNegotiationContext (archaeology)Public relationsStigma (botany)Psychological resilienceSocial psychologyPolitical sciencePsychologyMental healthSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we draw upon a case study exploring social inequality and homelessness in homeless-oriented services in a large health and social services centre in Montreal, Quebec, Canada. We take up professionals’ (working in homelessness services) and service users’ (people experiencing homelessness) (N=12) perspectives exploring slippery notions of empowerment/disempowerment using a stigma, resistance, and resilience lens. We mobilize the concepts of navigation and negotiation to better understand participants’ experiences of stigma and the dialogical tensions in empowerment/disempowerment constructs moving beyond simple worker/service user dichotomies of powerful/powerlessness. We explore the more nuanced ways professionals and people who experience homelessness (often described in passive terms) understand these tensions and the dynamics at play within professional relationships, systems, and structural constraints. We unpack professionals’ “silent practices” in their effort to “empower” service users and resist institutional forged by neoliberal pressures. We make the case that systemic and structural constraints manifested in institutional practices push people experiencing homelessness to adopt strategies of resilience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,376 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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