Behind the Scenes of Youth-led Community Events: A Participatory Evaluation Approach Using Photovoice in a Canadian First Nation Community.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Challenges created by colonial policies have created a range of negative impacts on the health and well-being of First Nations, Mtis and Inuit (FNMI) youth. Research examining leadership programming for FNMI youth has begun to demonstrate positive impacts. Participatory evaluation aligns with the philosophy of leadership programming and has the potential to promote multiple benefits for the youth and community within FNMI context. The purpose of this research was to implement a participatory evaluation examining youth-led community events within a leadership program for FNMI youth. The data was collected using methods based on youth participatory evaluation principles and Photovoice practices including capacity building, stakeholder analysis, photo exploration and utilization-focused activities. A thematic analysis was used to examine the data and five themes were identified: (a) fun and fulfilling to engage the children, (b) positive outcomes for youth leaders, (c) community impacts, (d) challenges and (e) opportunities for improvement. This study applies a novel approach that combines Youth Participatory Evaluation and Photovoice to examine a youth leadership program for FNMI youth. The procedures and the results regarding program impacts and implementation issues are relevant for research and evaluation in programming for FNMI youth, as well other youth-led programs. Keywords: Leadership; Youth engagement; Positive youth development; Program evaluation; Indigenous; Aboriginal
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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 | 0,041 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».