Does Purpose Grow Here? Exploring 4-H as a Context for Cultivating Youth Purpose
Notice bibliographique
Résumé
Most youth development programs strive to promote thriving, but scientific inquiry into how they achieve this aim is rare and often complicated by nuanced program structures and delivery. Across two studies, we explored how one thriving indicator, having a sense of purpose in life, may be cultivated by a statewide 4-H program. In Study 1, an inductive text mining approach called latent Dirichlet allocation (LDA) was used to content analyze 63 4-H practitioners’ definitions of purpose and focus group conversations about how the program fosters this sense in youth. In Study 2, 113 4-H participants (aged 12–18 years, M age = 14.77; 66% female) reported their purpose exploration and commitment and the extent to which they have engaged with particular program experiences. The LDA suggested educators believe 4-H fosters purpose by offering diverse and transformative activities that equip youth with key resources. Youth reports largely corroborated these beliefs: Correlational analyses revealed youth who felt they acquired life skills in 4-H reported greater purpose commitment, whereas youth who felt they had access to older youth with long-term aspirations reported greater purpose exploration. Implications for how 4-H and other programs might scaffold activities to promote youth purpose are discussed.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».