Social Isolation: Overcoming Linguistic Obstacles and Mitigating Social Isolation in Diverse Communities
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the influence of language obstacles on social isolation in varied communities, with a specific focus on the Ogbomoso community in Oyo State, Nigeria. It analyzed the impact of language barriers on communication effectiveness, resulting in misunderstandings, conflicts, and limited access to crucial services such as healthcare, education, and employment. These obstacles also contribute to social and economic inequalities, impeding social advancement and intensifying emotions of seclusion, unease, and apprehension. The study used a qualitative research approach, utilizing semi-structured interviews and focus group discussions, to investigate the experiences of residents and their solutions for surmounting language barriers. The findings emphasized the importance of culturally responsive teaching, community-based learning initiatives, and the utilization of technology in supporting language acquisition and integration. The study presents exemplary programs, such as Canada’s LINC and Australia’s AMEP, as examples of effectively addressing these difficulties. The study underscored the importance of continuous policy assistance, fair access to educational resources, and active community involvement in order to establish more inclusive and unified societies. This study aims to promote social inclusion and reduce isolation by encouraging the use of multiple languages and implementing effective language learning methods. Its goal is to empower people from all backgrounds to succeed in academic, economic, and social aspects of life. Keywords: Social Isolation, Social Integration, Linguistic Barriers, Diverse Communities, Language Acquisition
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».