I-CREAte: Engaging Families to Build Healthy Communities – the community speaks
Notice bibliographique
Résumé
Context: Adverse Childhood Experiences and Adverse Community Environments in combination represent family and community level factors that limit children, families and communities from reaching their full potential. Despite these significant challenges, every community has examples of resilience. Objectives: To understand the factors that impact family and community resilience for families facing adversity and families’ ideas on how to improve their communities. Study Design and Analysis: Using community-based participatory action research methods, the I-CREAte (Innovations for Community Resilience, Equity and Advocacy) team conducted a multiple case study design exploring the lived experiences of nine families experiencing adversity, focusing on their perceived strengths, barriers, and proposed solutions to improving resilience for their families and communities. Directed content analysis was used to analyze each case independently. Subsequently, all cases were brought together in a multiple case study analysis. Setting and Population: This study took place in Kingston, Frontenac, Lennox and Addington counties in Ontario, Canada. Nine families (cases) were recruited who selfidentified as experiencing adversity. Family experiences of adversity ranged from exposure to racism, substance use, poverty, disability, migration, single parenthood, and exposure to different forms of interpersonal and community violence. Instrument: Visual timelines, semi structured interviews, and photovoice were included as data collection tools for each of the nine cases. Results: Through the use of thematic analysis, twelve themes were retained which significantly impacted families’ experience of resilience. These included: lack of community safety, impacts of COVID-19, Indigenous community needs and experiences, challenges to Integration for newcomers, anti-discrimination, family supports, rights-based approach, impacts of material deprivation, health system navigation challenges, healthy cities, social support networks, and family friendly substance use treatment needs. A lack of awareness and embodiment of rights, otherwise known as epistemic injustice, was noticeable in many families. Conclusions: The ways in which themes impacted individual families and intersected with each other present many opportunities for meaningful community intervention to improve the well-being of families.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
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 ».