Empowering Marginalized Communities: A Framework for Social Inclusion
Notice bibliographique
Résumé
Social inclusion—the ability to participate fully in one’s social world—is gaining importance in policy and academic circles. Information systems research has shown how addressing digital divides and expanding individual capabilities could increase the inclusion of marginalized groups. Yet while these contributions are notable, much of early research often overlooked the deep-seated power relations embedded in social structures—organized patterns of relationships, norms, and institutions that perpetuate inequalities and hierarchies based on gender, race, ethnicity, and caste. However, the field has evolved to bring a more nuanced understanding of how social inclusion can be achieved during the implementation of digital projects. Building on these emerging insights, in this paper, we explore how a social infomediary—an intermediary addressing social issues through information provision to marginalized communities—uses a digitally enabled agriculture extension project to build social inclusion in communities. Drawing on a qualitative case study of a social intermediary in India, our research highlights the role of social context in facilitating and constraining social inclusion efforts. Based on our findings, we develop a 4R social inclusion framework for digital development projects that shows the importance of recognition, reposition, representation, and reciprocation in fostering social inclusion. We also identify corresponding processes: transformative narratives and dialogues, empathic scaffolding, structured discursive spaces, and innovative interdependence. We discuss the practical and theoretical implications of our research and provide future research directions.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,053 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».