“I believe this team will change how society views youth in disasters”: the EnRiCH Youth Research Team: a youth-led community-based disaster risk reduction program in Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: The Sendai Framework for Disaster Risk Reduction promotes an "all-of-society" approach to disaster risk reduction (DRR). Since 2013, the EnRiCH Research Lab has implemented a community-based, participatory program to promote youth development and engagement in DRR in Ottawa-Gatineau. The EnRiCH Youth Research Team used an existing community education program called the Enrichment Mini-Course Program as a framework to engage youth in DRR. We aim to share the implementation process and lessons learned from this innovative "all-of-society" approach to DRR. INTERVENTION: The EnRiCH Youth Research Team provides high school and university students with a platform to be heard on disaster and climate change issues. Youth are given opportunities to design and lead knowledge dissemination projects intended to educate members of the community about disaster prevention and preparedness. Students have opportunities to connect with academics, governmental and non-governmental organizations, and public health practitioners to share their ideas on youth participation in DRR in Canada. OUTCOMES: To date, this public health intervention has produced DRR training modules that can be used as curriculum support by teachers, a children's book on earthquake preparedness, an educational video about youth participation in DRR, and several conference presentations. Members of the team have become well versed in disaster preparedness strategies. IMPLICATIONS: This program has demonstrated that youth can contribute to DRR through knowledge mobilization, and support public education about disaster preparedness. Offering this opportunity at a grassroots level can support participation by youth by allowing flexibility in design and adaptation to individual environmental and social contexts.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».