MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912775890 · doi:10.15868/socialsector.33742

Doing Right Together For Black Youth: What We Learned From The Community Engagement Sessions For The Ontario Black Youth Action Plan

2018· report· en· W2912775890 sur OpenAlexaboutno aff
Uzo Anucha, Sinthu Srikanthan, Rahma Siad-Togane Siad-Togane, Grace-Edward Galabuzi Galabuzi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTechnische Universiteit Eindhoven
Mots-clésPlan (archaeology)Youth engagementAction (physics)Action planBlack malePsychologyPolitical scienceSociologyPublic relationsGender studiesGeographyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doing Right Together for Black Youth summarizes what was learned from over 1,500 community members who answered the call from the Ministry of Children and Youth Services (MCYS) to co-develop the Ontario Black Youth Action Plan (BYAP). The MCYS shared anonymized data (without any identifying personal information) captured at these community engagement sessions, as well as written submissions, with YouthREX to analyze, interpret, and summarize.This report shares the top ten issues for Black youth and their families, ideas on the best ways to engage Black youth in meaningfully shaping the development and implementation of the BYAP projects, as well as the important characteristics of organizations that can meet the needs of Black youth.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0280,010
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,003 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetYouth Development and Social SupportTravaux en français237 207