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Enregistrement W4392199902 · doi:10.1007/s44282-024-00040-0

Scope and challenges in the implementation of Time Bank in India: a qualitative study

2024· article· en· W4392199902 sur OpenAlexaff
Ankita Verma, Sruthi Sridhar, Kaneez Fatima Dar, Manish Kumar Asthana

Notice bibliographique

RevueDiscover Global Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology Roorkee
Mots-clésScope (computer science)Thematic analysisPublic relationsQualitative researchSustainabilitySocial capitalBusinessPolitical scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper explores the scope of services and challenges in implementing Time Bank in India. This community-based initiative allows people to exchange skills and services without the involvement of money. A qualitative study was conducted using semi-structured telephone interviews with 20 participants aged 18 to 35. Thematic analysis revealed four major themes: Services, Challenges, and Limitations of Time Bank, Factors Affecting Help-Seeking Behavior, and Community and Gender Dynamics. Participants expressed interest in offering a wide range of services, from household tasks to professional services. However, challenges and limitations were also identified, such as a lack of awareness and understanding of the concept, social stigma, and concerns about trust, privacy, and safety issues. The study underscores the need to consider cultural and social factors while implementing community-based initiatives. Despite these challenges, participants believed Time Bank could be a valuable platform for building social connections and community support. The study’s implications highlight the need for further research on the impact of Time Bank on social capital and the sustainability of the initiative in different cultural contexts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,364 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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