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Enregistrement W2196546277

The Challenge of Youth Engagement in Local Government: Exploring the Use of Youth Councils in Amherst and Halifax Regional Municipality, Nova Scotia

2014· article· en· W2196546277 sur OpenAlexaboutno aff
Katelynn Northam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Education Environments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaNova (rocket)Youth engagementLocal governmentPolitical scienceGovernment (linguistics)Public administrationSociologyPublic relationsEthnologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth councils are an increasingly popular tool that both government and non-governmental organizations use to inform policy and program development, to increase the participation of young people, and to improve the connection of youth to their communities and to civic life more broadly. In this thesis, the youth engagement experiences of local governments in Amherst, Nova Scotia, and Halifax Regional Municipality, Nova Scotia are examined. Both municipalities initiated youth councils in recent years in an attempt to consult on issues affecting youth in their communities. The two communities have experienced varied degrees of success in implementing these strategies. In broad terms, youth councils operated more successfully in the smaller, more self-contained community of Amherst than in the more sprawling urban municipality of the Halifax area. The divergent experiences of these two municipalities inform a discussion about the merits of youth councils as a tool for engagement for local governments. It is concluded that while youth councils can be both effective in terms of achieving immediate objectives, success is not easily reproduced in all scenarios and depends to a large extent on the characteristics of the community itself, the level of support from adults and facilitators, and the ability of the councils to meet their objectives and thus achieve legitimacy among stakeholders, creating a positive feedback look which engenders further effectiveness.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,013 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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