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Enregistrement W4200060414 · doi:10.1037/cdp0000428

Building community: Connecting refugee and Canadian families.

2021· article· en· W4200060414 sur OpenAlexaffabout
Catherine L. Costigan, Joelle T. Taknint, Elijah Mudryk, Bushra Al Qudayri

Notice bibliographique

RevueCultural Diversity & Ethnic Minority Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePsycINFOAgency (philosophy)Public relationsCommunity cohesionCohesion (chemistry)PsychologySociologyPolitical scienceSocial psychologyGender studiesSocial scienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This article reports on an investigation of factors that promote or impede the development of social cohesion in communities receiving refugee newcomers largely of Middle Eastern and North African (MENA) backgrounds. This community-based research was completed in collaboration with a community partner-a settlement agency dedicated to supporting people with immigrant and refugee backgrounds. METHOD: Interviews were conducted with refugee newcomers, professionals working with refugee populations, individuals involved in private sponsorship of refugees, and long-term community residents. RESULTS: Results focus on the essential relational and contextual issues to consider when designing a program to build social connections. Together, the findings suggest the value of trying to replicate how relationships form organically, the need to collaborate across systems, and the importance of addressing societal narratives about how newcomers are perceived. CONCLUSIONS: Recommendations regarding the process of creating a community program are offered. These findings will be shared with a range of stakeholders to cocreate and implement a new program for enhancing social cohesion in our community. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0260,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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