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Enregistrement W7058011926

Mapping occupational engagement during long-term unemployment: Interconnections and cross-national comparisons of people, places and performances

2017· article· en· W7058011926 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCommonKnowledge Research Repository (Pacific University Oregon) · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentSet (abstract data type)Presentation (obstetrics)Process (computing)Service (business)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statement of Purpose: This presentation will report one set of findings from a two-sited, multi-year study of long-term unemployment. Rates of long-term unemployment remain higher than pre-recession estimates despite North American economies’ return to nearly full employment. To understand possibilities and boundaries for occupational engagement within the situation of long-term unemployment, we generated data at three levels in the United States and Canada: we interviewed 15 organizational stakeholders and reviewed organizational documents; we interviewed and observed 18 front-line employment support service providers; and we interviewed, observed, and completed time diaries and/or occupational maps with 23 people who self-identified as being long-term unemployed. In this presentation, we report findings from the occupational mapping process used with 18 participants.\nMethods: Occupational mapping is an elicitation method that is as much about process as it is about product. In our study, we asked participants to hand draw a map to explain the places they regularly traveled within their communities. We prompted participants to describe what was being drawn, the places depicted, activities engaged in within particular places, and modes of travel used. Once the map was completed, we asked participants to reflect on if and how their experience of long-term unemployment had implications for where they went, how they got to places, and the types of activities they needed and wanted to do. We audio-recorded all conversations during the mapping process. Our ongoing analyses of maps and accompanying transcriptions address the types of places and occupations represented; the ways in which maps and transcriptions illuminate social, political, and economic influences on occupation in each study context; common threads between maps; and omissions in maps.\nResults: We will present emerging findings from our occupational mapping process in relation to national context, gender, financial and transportation resources, and family situation. We will also integrate these findings with understandings gained through other analytic approaches used in the study, such as situational analysis and critical narrative inquiry.\nImplications: Occupational mapping can elicit details about everyday doing that are difficult to articulate using narrative methods given the tacit and experiential nature of daily occupations. It can be a useful strategy for understanding interconnections between people, places, and performances of everyday occupations in line with calls to transcend individual perspectives in occupational science. Our findings suggest that this method is a valuable means of illuminating the transactional person-environment relationships that shape occupational engagement during contemporary long-term unemployment.\nDiscussion questions: In what ways can occupational mapping augment other data generation and analysis approaches? How does occupational mapping fit within larger efforts to transcend individual perspectives in occupational science? Within a multi-level, cross-national study of long-term unemployment, what kinds of understandings does occupational mapping yield? \nKey words: Occupational mapping, long-term unemployment, critical qualitative research

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2017
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