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Enregistrement W4405073172 · doi:10.17645/si.8705

Building Resiliency in Community Development: The Experiences of Women in Rural Communities in Ghana

2024· article· en· W4405073172 sur OpenAlexaff
Charles Gyan, Jacob Kwakye

Notice bibliographique

RevueSocial Inclusion · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentSociologyThematic analysisCommunity resilienceFunctional illiteracyPovertySolidarityPsychological resilienceCommunity developmentQualitative researchEconomic growthGender studiesPolitical scienceSocioeconomicsSocial psychologyPsychologySocial sciencePoliticsResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ghana, women face challenges such as poverty, illiteracy, restricted legal rights, and entrenched gender roles, impeding their empowerment. Despite these barriers, they exhibit remarkable resilience, often through active engagement in community development initiatives. Previous studies highlight the importance of collective solidarity and intergenerational support in fostering resilience among Ghanaian women. However, these studies frequently apply external frameworks that conceptualize resilience as an internal attribute. This qualitative study explores the intrinsic motivations and support mechanisms that underpin resilience among Ghanaian women (𝑁 = 12) actively participating in community development efforts. Thematic analysis of interviews reveals that their resilience is greatly influenced by concerns for their children’s future and strengthened by strong familial and community support networks. This research enriches our understanding of resilience by highlighting authentic sources rooted in the lived experiences of Ghanaian women, challenging conventional perceptions and emphasizing both individual and community‐level factors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,369 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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