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Enregistrement W2596517008 · doi:10.18666/jpra-2017-v35-i1-7289

Engagement of ‘At-Risk’ Youth Through Meaningful Leisure

2017· article· en· W2596517008 sur OpenAlexaff
Tristan Hopper, Yoshitaka Iwasaki

Notice bibliographique

RevueJournal of Park and Recreation Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPositive Youth DevelopmentRecreationYouth studiesPsychologySocial exclusionEmpowermentSocial psychologyMental healthSociologyPublic relationsDevelopmental psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many young people today experience marginalization and exclusion.In particular, youth living with challenging conditions such as poverty, homelessness, abusive/addictive behaviors, and mental health issues, often have limited access to opportunities and resources.This paper focuses on the role of leisure as a meaningful way of youth engagement.Specifically, the paper explores how youth-led leisure opportunities can help young people caught in the dynamics of exclusion and marginalization, which often magnify inequities and hinder positive developmental outcomes.Through both a critical review of the literature and a reflection on the gaps identified within the examined literature, a conceptual model of mechanisms involving leisure and youth engagement is presented for potential use in future research and practice.Described as circular relationships in the model, youth-led meaningful engagement through leisure is proposed to promote positive relationship-building, co-learning, power-sharing, and empowerment.In turn, positive interpersonal relationships are proposed to support meaningful leisure within a safe, open, and non-judgmental space to co-learn.Furthermore, meaningful leisure is proposed to provide an avenue to reinforce positive relationships and learn/discover about self, others, and the world.Importantly, what youth do with leisure, rather than what leisure does to youth, should be emphasized to promote constructive youth-led engagement through meaningful leisure.The former concept (i.e., what youth do with leisure) is more youth-driven than the latter concept (i.e., what leisure does to youth), which is more prescriptive in nature.Overall, this paper suggests that simply because we develop leisure programs for “at-risk/high-risk” young people, the use of a top-down, prescriptive approach can be detrimental to them.Rather than adults always leading engagement activities, it would be more desirable to share with and be guided by youth concerning the leadership and mentoring of engagement activities including both leisure and non-leisure pursuits in youth’s lives.Because of leisure’s unique characteristic of being intrinsically chosen and defined, leisure is a very important tool in a bottom-up, youth-led/guided approach to meaningful engagement of “at-risk/high-risk” youth.Through sharing experiences with youth and learning alongside of them, leisure can provide an avenue for youth to connect positively with their peers and communities, and to promote constructive meaning-making in their lives.These insights have important implications for reframing leisure programs within social services, and improving leisure policy and practice to make these more youth-oriented.Through enacting these youth-oriented changes, programs can better support and inspire youth’s passions for the pursuit of meaningful, fulfilling lives. Subscribe to JPRA

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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