MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3089788418 · doi:10.11575/prism/38265

Wisdom and Well-Being Post-Disaster: Stories Told by Youth

2020· dissertation· en· W3089788418 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Markides

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this dissertation, I embraced bricolage (Denzin & Lincoln, 2000, 2018; Kincheloe, 2001, 2005b; Kincheloe, McLaren, & Steinberg, 2011; Rogers, 2012; Steinberg, 2006; Steinberg, Berry, & Kincheloe, 2020) as a responsive, dynamic, and reflexive research orientation. Guided by Jo-ann Archibald’s (2008a, 2008b) storywork principles, I conducted ethnographic interviews and gathered the stories of youth who graduated the year of the 2013 High River flood. I wondered how they experienced the flood and post-disaster recovery, as they transitioned from life-in-schools to life-out-of-schools. Conducting research with a vulnerable population required an ethic of care (Gilligan, 1982; Noddings, 1984, 2012). Through storywork, I was conscious of my responsibilities to the participants and their stories. I engaged in deep listening and critical reflection to learn from the youths’ experiences. Following the four directions teachings of Elder Bob Cardinal of the Maskekosihk Enoch Cree Nation, I considered the emotional, spiritual, mental, and physical well-being of the youth, as evidenced in their stories. Using Elder Cardinal’s holistic framework as a guide (Elder Bob Cardinal, personal communication, September, 2016 to July, 2017; Latremouille, 2016; University of Alberta, 2016), I created and re-created a holistic conceptual framework in response to the emergent needs and ideas shared by the youth. I re-presented their narratives in storied métissage, entered into generative dialogues with the holistic teachers, and engaged in meaning-making processes. Moving from listener/researcher to storyteller, I am responsible for carrying the stories of the youth forward to new audiences towards transformational learning and holistic well-being.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePRISM (University of Calgary)Même sujetDisaster Management and ResilienceTravaux en français237 207