An arts-based, peer-mediated Story Board Narrative Method in research on identity, belonging and future aspirations of forced migrant youth
Notice bibliographique
Résumé
An innovative, arts-based, peer-mediated Story Board Narrative method of data collection in an ongoing, multi-sited Youth Migration Project is described. The research explores negotiated identity, belonging and future aspirations of forced migrants aged 11 to 17 years old living temporarily in Thailand and Malaysia. The unique data collection method centres meaning making by youth about their forced migration and adaptation in often hostile and precarious conditions. Primary data are youths’ narrative accounts of an arts-based Story Board that each youth creates over a four week period and then presents to a small group of migrant peers. Follow-up sessions invite youth to revise their Story-Board and their narrative, with inquiry led by peers rather than research facilitators. The method positions youth as experts and in control of their own stories. Story Board Narratives are audio-taped, transcribed, and content analyzed by a team of investigators who also have migration experiences. Unlike other visual methods that prescribe drawings and focus on the visual production, this method allows youth to direct their own visual representations and the narrative associated with them. The method enables a developmental process whereby youths’ introspection, discussions, and representations of the impacts of forced migration evolve over time. This emergent, participatory, arts-based method as the centerpiece in a mixed method research design yields richly nuanced and often unexpected findings that may not have been generated through methods that are more prescriptive, structured, investigator-centered, and deductive.
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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 | 0,020 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».