Understanding social inclusion: A directed content analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social inclusion can be defined as a process that enhances opportunities for social participation, strengthens social bonds, and ensures equitable access to opportunities and decision-making. It emphasizes the interconnectedness of society and the active roles individuals play in upholding shared values and responsibilities. This study aimed to explore factors contributing to social inclusion from the perspective of families in Kingston, Ontario who self-identified as having a history of adversity and as being resilient during the COVID-19 pandemic. METHODS: Participants consisted of a maximum variation sample of families who demonstrated family level resilience during the COVID-19 pandemic. Focus groups and semi-structured in-depth interviews were conducted to allow participants to explore what helped or hindered their family resilience during and beyond the pandemic. Using directed content analysis, line-by-line coding of interview transcripts was conducted to explore the fit between data and an existing social inclusion framework. RESULTS: The majority of data fit meaningfully into the dimensions established in the social inclusion framework:(1) Quality Education; (2) Innovation & Technology; (3) Governmental Policies & Laws; (4) Transportation & Infrastructure; (5) Employment & Organizations; (6) Poverty & Economy; (7) Medical & Health; and (8) Community & Culture. However, we noted that some dimensions could be both sources of and barriers to social inclusion. Additionally, our study identified specific elements not discussed in the original inclusion framework, including informal education, public gathering spaces, nature, the social dimensions of poverty, and mental health care. CONCLUSIONS: Participants perceived social inclusion as a facilitator of resilience. Interventions targeting the many dimensions of social inclusion must be implemented to drive positive community transformation.
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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 | 0,018 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».