Care Leaving and Social Capital: Reflections on Findings From an Exploratory Intercountry African Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Theorizing continues to be a challenge within the burgeoning field of care leaving. This article considers whether ‘social capital’ contributes to explaining the care‐leaving experience. Various views of what constitutes social capital are explored, and a three‐category typology is presented. Social capital theory is explored through the application of descriptive themes from a study undertaken across four African countries. The study adopted a resilience outcome‐oriented mixed method design, which included peer researcher data collection, with 45 participants purposively selected from young people preparing to leave or having left the care of an international NGO providing a service in each country. Thematic analysis identified a series of cross‐national dimensions. Framing these descriptive themes within social capital theory shifts the focus of understanding young people's experience away from their personal capacity to cope with the transition to adulthood. Instead, it highlights the types, range and quality of relationships that enable or frustrate their transition. This refocusing not only prompts an explicit relational understanding of care leaving but also suggests ways in which research, service design and practice might usefully be developed.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».