Community gardens as psychosocial interventions for refugees and migrants: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Community gardens are increasingly used as interventions during the resettlement of refugees and other migrants. Little is known about how garden programs might support their mental health and wellbeing. Given the links between climate change and forced migration, community gardens are especially relevant, as they can also support climate change mitigation. This study aims to document psychosocial outcomes of gardening programs for refugees and migrants, and mechanisms leading to these outcomes. Design/methodology/approach The authors searched major databases and the grey literature up to 2021, resulting in the inclusion of 17 peer-reviewed and 4 grey literature articles in a thematic, qualitative analysis. Findings Four consistent themes arose from the analysis: community gardening programs promoted continuity and adaptation (81% of articles), social connectedness (81%), overall wellbeing (95%) and a sense of meaning and self-worth (67%). The results suggest that community gardens can strengthen psychosocial pillars that are key to the recovery and resettlement of refugees and migrants. The land-based and social nature of community gardening may enable connections to the land and others, nurture a sense of belonging in the host country and provide a link to the past for those from agricultural backgrounds. Research limitations/implications Further participatory action research is needed to develop guidelines for the successful implementation of community gardens by resettlement organisations. Originality/value This review indicates that community gardens can be effective psychosocial interventions as part of a network of services supporting the resettlement of refugees and migrants.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».