Using Photovoice with At-risk Youth: In a Community-based Cooking Program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We examined the facilitators of and barriers to participants' application of cooking skills beyond Cook It Up!, a pilot community-based cooking program targeting at-risk youth aged 13 to 18. METHODS: Photovoice is a qualitative research method using still-picture cameras to document participants' health and community realities. Four participants photographed items they perceived as facilitators of or barriers to the application of cooking skills. At a facilitated discussion group, youth discussed why they took certain pictures and how the photos best exemplified facilitators and barriers. Participants agreed upon the themes arising from the dialogue. Data trustworthiness tools were used to ensure that themes arising from the dialogue truly represented participants' perspectives. RESULTS: Four major themes emerged as facilitators: aptitude, food literacy, local and fresh ingredients, and connectedness. Access to unhealthy foods was the only barrier that participants identified. Participants and researchers decided to advocate for the sustainability of community-based cooking programs offered for high school credit. Participants' photos would enhance advocacy efforts with education stakeholders. CONCLUSIONS: Cook It Up! provided youth with cooking techniques for healthy, economical, homemade meals, but proof was needed of the transferability of skills outside the program environment. Youth in this study identified important facilitators that enabled the continued use of their cooking skills, and one barrier. Findings underscore the importance of community-based cooking programs tailored to at-risk youth.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».