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Enregistrement W4413135600 · doi:10.1080/14927713.2025.2539698

Building bridges: codesigning & sense of belonging

2025· article· en· W4413135600 sur OpenAlexaffvenue
Jackie Oncescu, Julia Frigault, Daneka Headley, Jules Maitland

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSense (electronics)EngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This manuscript explores the implementation and outcomes of a codesign prototype called Side-by-Side, intended to enhance belonging for equity-owed residents in community recreation. Developed in partnership with equity-owed residents, Side-by-Side aimed to codesign community tactics to cultivate a sense of belonging with and for equity-owed residents through collective action. Through semi-structured interviews with providers, equity-owed residents, and allied community partners involved in the codesign process, we identify how the codesign process bridged divides by creating a collaborative environment that engendered a sense of belonging. Two themes are discussed: 1) deepening awareness and challenging assumptions, and 2) power and participation. Moreover, we explain how the Side-by-Side prototype fostered trust, promoted collaboration, and facilitated freedom of choice. We did this by finding ways for equity-owed residents to legitimize their knowledge and gain access to provisions that support access to recreation opportunities in their communities and cultivate a sense of belonging.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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