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Enregistrement W4310430657 · doi:10.5206/ijoh.2022.2.15090

Reflective Practice in Homelessness Research and Practice: Implications for Researchers and Practitioners in the Covid-19 Pandemic Era

2022· article· en· W4310430657 sur OpenAlexaffvenue
Ahmad Bonakdar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Reflection (computer programming)Action (physics)Reflective practiceAction researchSociologyPublic relationsBest practice2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political sciencePsychologyEngineering ethicsPedagogyMedicineLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This discussion paper focuses on “reflective practice” as conceptualized by Donald Schön with its particular application in homelessness research and practice. Reflective practices are slowly gaining ground among scholars and practitioners engaged in the homelessness sector since the onset of the pandemic where increasing reliance on tele-mediated communication has transformed the ways in which research and practice take place. This paper starts by revisiting the concept of reflection as propounded by John Dewey and later recalibrated by Donald Schön, followed by a discussion of how two specific reflective practices, namely reflection-in-action and reflection-on-action, can be leveraged in homelessness research and practice. The paper concludes by discussing some implications of such practices for researchers and practitioners involved in the homelessness sector in the pandemic era. These implications focus on issues such as housing affordability and affordable housing, case management and support services, and barriers caused by the pandemic to homelessness research.

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)0,289
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,221
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2890,221
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0220,123
Communication savante0,0400,041
Science ouverte0,0070,034
Intégrité de la recherche0,0170,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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