Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop a transdisciplinary conceptualization of social belonging that could be used to guide measurement approaches aimed at evaluating the effectiveness of community-based programs for people with disabilities.Method: We conducted a narrative, scoping review of peer reviewed English language literature published between 1990 and July 2011 using multiple databases, with “sense of belonging” as a key search term. The search engine ranked articles for relevance to the search strategy. Articles were searched in order until theoretical saturation was reached. We augmented this search strategy by reviewing reference lists of relevant papers.Results: Theoretical saturation was reached after 40 articles; 22 of which were qualitative accounts. We identified five intersecting themes: subjectivity; groundedness to an external referent; reciprocity; dynamism and self-determination.Conclusion: We define a sense of belonging as a subjective feeling of value and respect derived from a reciprocal relationship to an external referent that is built on a foundation of shared experiences, beliefs or personal characteristics. These feelings of external connectedness are grounded to the context or referent group, to whom one chooses, wants and feels permission to belong. This dynamic phenomenon may be either hindered or promoted by complex interactions between environmental and personal factors.Implications for RehabilitationSense of belongingProgram evaluation and monitoring exist in order to measure success and outcomes of rehabilitation practice.Sense of belonging is one of the goals of rehabilitation services, but has not yet been defined unambiguously, making it difficult for practitioners to understand if they are achieving these goals.Researchers and practitioners in rehabilitation can define a sense of belonging as a subjective feeling of value and respect derived from a reciprocal relationship to an external referent that is built on a foundation of shared experiences, beliefs or personal characteristics when conceptualizing and designing tools to measure sense of belonging as an outcomes of their services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,036 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».