MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2971592456 · doi:10.3390/su11184916

Insights for Building Community Resilience from Prioritizing Youth in Environmental Change Research

2019· article· en· W2971592456 sur OpenAlexafffundabout
Evan J. Andrews, Kiri Staples, Maureen G. Reed, Renee Carriere, Ingrid MacColl, Lily McKay-Carriere, Jennifer Fresque-Baxter, Toddi A. Steelman

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of SaskatchewanUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIntervention (counseling)CreativityPsychological resiliencePsychological interventionPsychologyResilience (materials science)Applied psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youths are the next generation to foster community resilience in social–ecological systems. Yet, we have limited evidence on how to engage them effectively in learning about environmental change. One opportunity includes the involvement of youths in research that connects them with older generations who can share their values, experiences, and knowledge related to change. In this community-based study, we designed, assessed, and shared insights from two intergenerational engagement and learning interventions that involved youths in different phases of research in the Saskatchewan River Delta, Canada. For Intervention 1, we involved students as researchers who conducted video and audio recorded interviews with adults, including Elders, during a local festival. For Intervention 2, we involved students as research participants who reflected on audio and video clips that represented data collected in Intervention 1. We found that Intervention 1 was more effective because it connected youths directly with older generations in methods that accommodated creativity for youths and leveraged technology. Engaging the youths as researchers appears to be more effective than involving them as research participants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetYouth Development and Social SupportTravaux en français237 207