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Enregistrement W4398144457 · doi:10.1093/cdj/bsae023

Social infrastructure, community organizations, and friendship formation: a scoping review

2024· review· en· W4398144457 sur OpenAlexafffundabout
Sean Lauer, Karen Lok Yi Wong, Miu Chung Yan

Notice bibliographique

RevueCommunity Development Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFriendshipCommunity organizationPublic relationsCommunity organizingSociologyEconomic growthBusinessPolitical scienceSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Community organizations are a unique part of the local social infrastructure that provides opportunities for social connections and community building. This contribution has been established in research on social capital and the research on social networks. Little research has looked specifically at the processes that lead to forming new relationships within community organizations. In this paper, we address this gap by looking specifically at the situational dynamics at community organizations that contribute to making new friends. We approach this question by conducting a scoping review, a systematic approach to research search and selection when conducting reviews. Our review identified 37 relevant pieces of research. The majority of the research we identify comes from Australia, Canada, the UK, and the USA. We discuss three themes addressing situational dynamics that emerged in the analysis: (1) the importance of structured programs and activities as prompts for connection, (2) creating spaces for informal interactions, and (3) emerging mutuality based on similarities and differences. We conclude with suggestions for how community organizations purposefully create these situational dynamics in their work.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0180,017
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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