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Enregistrement W4412761829 · doi:10.3390/socsci14080474

Exploring the Role of Social Protection in UK Asylum-Seeker Wellbeing Using Human Scale Development Theory

2025· article· en· W4412761829 sur OpenAlexaff
Michelle James, Rachel Forrester‐Jones

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésScale (ratio)PsychologySocial psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article utilises Max-Neef’s Human Scale Development (HSD) framework (1991) to answer two research questions: what impact does government and community-based social protection (SP) have on UK asylum-seeker wellbeing; how are interactions with all forms of SP, both as giver and receiver, supporting or harming the satisfaction of asylum-seekers’ fundamental human needs at this time? The research study utilised a mixed-methods, collaborative, case study design situated within a refugee and asylum-seeker (RAS) support charity in Southwest England. Methods included peer-led Qualitative Impact Protocol interviews, Photovoice, surveys, and staff interviews. Data were subjected to an inductive, bottom-up process on Causal Map software (version 2, Causal Map Ltd., 39 Apsley Rd., Bath BA1 3LP, UK) and the analysis used the HSD framework. We found eight over-arching themes. The four main needs-violators/destroyers of asylum-seeker wellbeing were dehumanisation, unfreedoms, enforced ignorance, and (re)traumatisation, and the four main needs-satisfiers were common humanity, autonomy and resistance, exerting agency through knowledge exchange, and healing. Five policy and practice-focused bridging satisfiers are recommended to help move individual and collective experience from a negative to a positive state in the research population. Policy and practice should be transparent and evidence-based, efficient and equitable, supportive of participation and productivity, trauma-informed, and multi-agency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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