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Enregistrement W2570464429 · doi:10.1016/j.adolescence.2017.01.001

Doing for others: Youth's contributing behaviors and psychological engagement in youth‐adult partnerships

2017· article· en· W2570464429 sur OpenAlexafffundabout
Heather L. Ramey, Heather L. Lawford, Linda Rose‐Krasnor

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensBrock UniversityBishop's UniversityHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaSociety of Interventional Radiology Foundation
Mots-clésPositive Youth DevelopmentPsychologyRecreationOptimismContext (archaeology)Youth studiesYouth participationYouth engagementYoung adultDevelopmental psychologyPromotion (chess)Social psychologySociologyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth contributions to others (e.g., volunteering) have been connected to indicators of successful development, including self-esteem, optimism, social support, and identity development. Youth-adult partnerships, which involve youth and adults working together towards a shared goal in activity settings, such as youth-serving agencies or recreation organizations, provide a unique opportunity for examining youth contributions. We examined associations between measures of youth's participation in youth-adult partnerships (psychological engagement and degree of partnering) in activity settings and youth contributing behaviors, in two Canadian samples: (a) community-involved youth (N = 153, mean age = 17.1 years, 65% female) and (b) undergraduates (N = 128, mean age = 20.1 years, 92.2% female). We found that degree of partnering and psychological engagement were related to each other yet independently predicted contributing behaviors. Our findings suggest that youth-adult partnerships might be one potentially rich context for the promotion of youth's contributions to others.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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