MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386148273 · doi:10.1080/11745398.2023.2250477

Supporting rural low-income families: a municipal recreation department's response to community crisis

2023· article· en· W4386148273 sur OpenAlexafffundabout
Jackie Oncescu, Megan Fortune, Laura Fisher, Mary Sweatman, Julia Frigault

Notice bibliographique

RevueAnnals of Leisure Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensAcadia UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRecreationEconomic growthWork (physics)Political scienceSocioeconomicsSociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recreation is an important resource that can support residents’ capacity to cope with stress and deal with community crisis, such as a pandemic. However, rural low-income families often experience inequitable access to recreation provisions. COVID-19 pandemic forced municipal recreation departments across Canada to re-evaluate and adapt their provisions, of particular importance for rural low-income families. Through the lens of social liberalism, this study examined the role of a municipal recreation department's response to community crisis and the implications of its provisions on rural low-income mothers and their families’ capacity to facilitate leisure during the pandemic. Through 29 interviews with low-income mothers and a focus group with the recreation department, we illuminate how provisions were designed and delivered to address income inequality, geographic isolation, social exclusion and childcare. Considering these findings, we discuss the department's approach to redesigning and delivering provisions and the implications to supporting low-income families’ access to recreation.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Leisure ResearchMême sujetRecreation, Leisure, Wilderness ManagementTravaux en français237 207