What makes for effective, sustainable youth engagement in knowledge mobilization? A perspective for health services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young people who seek mental health treatment often also seek the services of non-profit organizations to support their well-being. Wisdom2Action (W2A) is a Canadian knowledge mobilization network that focuses on improving the mental health and well-being of children and youth in challenging contexts by increasing the use of evaluation, evidence and engagement in the youth-serving sector. Since 2013, W2A has engaged youth advisors (YAs) to provide input to W2A's Board, lead their own projects and co-design W2A activities. OBJECTIVE: In fall 2017, the YAs, as well as adult Board members and W2A staff, collaborated in a participatory evaluation to better understand the experiences and impacts of youth engagement. This article describes insights derived through this process. DESIGN AND PARTICIPANTS: Board, YAs and staff members participated in a reflective approach to informing, analysing and sharing the findings from this process. Individual interviews and review of documents, as well as iterative cycles of group analysis and synthesis, were conducted. RESULTS: Both YAC members and W2A benefit from YAs' leadership and engagement. The YAs position themselves as members of the youth-serving sector, not merely recipients of its services; as such, their professional development aligns with the mandates of W2A and merits further investment, despite challenges in impact measurement. CONCLUSION: This article identifies challenges and facilitators of implementing an effective and sustainable youth advisory council model of engagement in the context of a pan-Canadian network. The mutual gains and areas of growth for youth, adults and the organization described can inform health services, as well as funders and advocates for youth well-being.
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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 | 0,037 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,054 |
| Communication savante | 0,040 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».