Researching resilience: lessons learned from working with rural, Sesotho-speaking South African young people
Notice bibliographique
Résumé
Theories of youth resilience neglect youths’ lived experiences of what facilitates positive adjustment to hardship. The Pathways-to-Resilience Study addressed this by inviting Canadian, Chinese, Colombian, New Zealand and South African (SA) youths to share their resilience-related knowledge. In this article I report the challenges endemic to the rural, resource-poor, South African research site that complicated this Pathways ideal. I illustrate that blind application of a multi-country study design, albeit well-designed, potentially excludes youths with inaccessible parents, high mobility, and/or cellular telephone contact details. Additionally, I show that one-on-one interview methods do not serve Sesotho-speaking youths well, and that the inclusion of adult ‘insiders’ in a research team does not guarantee regard for local youths’ insights. I comment critically on how these challenges were addressed and use this to propose seven lessons that are likely to inform, and support, youth-advantaging qualitative research in similar majority-world contexts.
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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 | 0,058 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».