The Enhanced Critical Incident Technique Investigation of Girls’ Perceptions of Prosocial Connectedness in a Wraparound Program
Notice bibliographique
Résumé
Women and girls are being implicated in gang-related operations at alarming rates. Anti-social gang behaviours such as drug trafficking, sexual exploitation, gun violence, and street entrenchment are of particular concern. British Columbia has seen a rise in gang-associated violence and homicide directed at or involving women over the last decade. Positive youth development initiatives such as the one in this study aim to support youth currently involved in or at risk of being involved in gangs. School personnel identify students who are exposed to anti-social gang behaviours and refer them to a wraparound program where they are matched with an adult mentor who works with them and their families to facilitate prosocial connections to five life domains: (a) school, (b) community, (c) home, (d) prosocial peers, and (e) the self. A 2012 evaluation report determined the program to be effective in reaching its objectives with a predominantly male population (84%). However, between 2015 and 2016, the program dramatically increased its responsiveness to girls, with a nearly 50% increase in female referrals. Using the enhanced critical incident technique (ECIT), the purpose of the study was to describe how female-identifying students articulate “prosocial connectedness” within the context of their experiences in a school-based wraparound gang prevention program. Critical incidents were collected by the first author, who interviewed eight girls and asked them the following: “What has helped/hindered/would have better helped facilitate your prosocial connectedness?” Findings were organized into 34 categories. ECIT analyses point to the effectiveness of using a relational/attachment model to inform strategies for gang prevention and school-based intervention in female youth.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».