SUPPORT FOR YOUTH LEAVING CARE: A NATIONAL RESEARCH STUDY, INDIA
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a condensed version of a study entitled “Beyond 18: Leaving Child Care Institutions — A Study of Aftercare Practices in Five States of India”, conducted and published in 2019 by Udayan Care, a charitable organisation, with support from UNICEF India and Tata Trusts. This research involved the participation of care leavers, government functionaries, duty-bearers, and civil society practitioners. It found that upon turning 18, youth transitioning out of child care institutions to independent life in India experience many challenges, such as securing housing and identity documents; accessing education, skill development, and employment opportunities; and garnering psychosocial support. This study also showed that absent or inadequate aftercare support during transition increases care leavers’ vulnerabilities to homelessness, unemployment, substance misuse, and ruptured social relationships. It also found that continued aftercare support is necessary to foster independent living skills in these young people and enable their reintegration into mainstream society. While exploring the continuum from child care to aftercare, the researchers developed the concept of a “Sphere of Aftercare”, comprising eight domains of support that are considered essential for a successful transition. The study revealed a lack of transition planning at the level of child care institutions and functionaries and a general lack of understanding of the holistic aftercare needs of youth throughout the eight identified domains. The study also found an absence of clarity about stakeholders’ roles; a lack of data management with regard to the number of youth leaving care, leading to inadequate budget planning; and a lack of adequate monitoring mechanisms to assess care leavers’ outcomes. In light of this study’s findings, policy reforms and ways of developing robust aftercare programmes are recommended in relation to policy, practice, and law.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».