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Enregistrement W3139188778 · doi:10.1002/ajcp.12517

Act, Talk, Reflect, Then Act: The Role of Natural Mentors in The Critical Consciousness of Ethnically/Racially Diverse College Students

2021· article· en· W3139188778 sur OpenAlexaff
Lidia Y. Monjaras‐Gaytan, Bernadette Sánchez, Amy Anderson, Yesenia Garcia‐Murillo, Rebecca McGarity‐Palmer, Wendy de los Reyes, Beth S. Catlett, Chen-Huei Liao

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensCanadian Orthopaedic Trauma Society
Organismes subventionnairesDePaul University
Mots-clésCritical consciousnessPsychologySocial psychologyAction (physics)ConsciousnessPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current mixed-method study examined the role of natural mentors in the cyclical process of college students' sociopolitical development, particularly their critical consciousness. College students (N = 145) completed surveys at two time points over a one-year period. Path analyses indicated that critical action and perceived inequalities were significantly associated with more social justice conversations with mentors and that having more social justice conversations with mentors was significantly associated with more critical action and perceived inequality. Further, mentoring conversations and sociopolitical efficacy helped to explain the positive role of perceived inequality and action on later attitudes around perceived inequalities and critical action. Qualitative one-on-one interviews of a subset of participants (n = 30) expanded findings from the quantitative data and revealed detailed information about how mentors supported youth critical consciousness. Specifically, mentors engaged in 1) dialogue and reflection, 2) information and resource sharing, 3) nonjudgmental, comfortable conversations, and 4) role modeling. Findings inform the iterative nature of critical consciousness and on how older adolescents leverage support from natural mentors in this process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,397 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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