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Enregistrement W2253891593 · doi:10.29173/cjfy27142

The Effects of Neighbourhood, Community, and Social Networks on Marginalized Youths’ Well-being: An Arts-based Approach

2016· article· en· W2253891593 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kevin de Leon, Lynda M. Ashbourne, Jane Robson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Family and Youth / Le Journal Canadien de Famille et de la Jeunesse · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParticipatory Visual Research Methods
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhotovoiceNeighbourhood (mathematics)FeelingThe artsSociologyPovertySense of communityFocus groupSocial psychologyParticipant observationCollective efficacyGender studiesPsychologySocial sciencePolitical scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Action research and arts-based activities were used to investigate the experiences of youths, ages 16-20 years, in the Guelph community who identified as being socially marginalized through poverty and/or unstable housing. The focus of the group was on identifying the influences of structural violence in their lives. As part of their discussions, they identified the ways in which their personal safety and well-being, their sense of feeling comfortable and included in the broader community, and their presence and role within this community were influenced by the ways others in their neighbourhoods and social networks treated them. In particular, they described the assumptions and treatment by others that were based on classism and ageism as excluding them and threatening their feelings of safety and well-being when living on the street and/or receiving social assistance. The youth group expressed these ideas through discussion, photovoice, and drawing their version of a ‘community map.’ This paper includes examples of these participant-produced arts projects to demonstrate their observations and ideas.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,293 · 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
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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