Using Photovoice to Explore Mental Health and Rural Homelessness in Beaufort County, NC, USA
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to explore the intersection of mental health and homelessness in rural Beaufort County, North Carolina, USA, focusing on the social and emotional well-being (SEWB) of people experiencing homelessness (PEH) and their service providers. The research, which was conducted from 2018 to 2020 using the photovoice method, gathered data from 18 PEH and four service providers before and during the COVID-19 pandemic, uncovering the unique challenges faced by rural PEH. The study identifies key external (inadequate infrastructure, food insecurity, systemic marginalization) and internal barriers (stigma, invisibility, alienation) impacting SEWB. The article recommends policies that address these barriers promote inclusive planning, improve infrastructure, and deliver tailored services to foster social inclusion and resilience in rural communities. Keywords: rural homelessness, mental health, photovoice, social and emotional well-being_____________________________________________ Utiliser photovoix pour explorer la santé mentale et l'itinérance rurale dans le comté de Beaufort, Caroline du Nord, États-Unis RésuméL'objectif de cette étude est d'explorer l'intersection de la santé mentale et de l'itinérance dans le comté rural de Beaufort, en Caroline du Nord, aux États-Unis, en se concentrant sur le bien-être social et émotionnel (SEWB) des personnes sans abri (PEH) et de leurs prestataires de services. La recherche, menée de 2018 à 2020 à l’aide de la méthode photovoix, a rassemblé des données auprès de 18 PEH et de quatre prestataires de services avant et pendant la pandémie de COVID-19, révélant les défis uniques auxquels sont confrontés les PEH rurales. L’étude identifie les principaux obstacles externes (infrastructures inadéquates, insécurité alimentaire, marginalisation systémique) et internes (stigmatisation, invisibilité, aliénation) qui ont un impact sur le SEWB. L'article recommande que les politiques qui s'attaquent à ces obstacles favorisent une planification inclusive, améliorent les infrastructures et fournissent des services sur mesure pour favoriser l'inclusion sociale et la résilience dans les communautés rurales. Mots-clés : sans-abri en milieu rural, santé mentale, photovoix, bien-être social et émotionnel
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».