Digital Storytelling with First Nations Emerging Adults in Extensions of Care and Transitioning from Care in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the experiences of emerging First Nations adults in extensions of care and transitioning out of care in Manitoba. Four research questions were explored in this study: 1) What do you remember about your time in care and what was your transitioning experience out of care or upon reaching 18 years of age? 2) What challenges, barriers or opportunities have you experienced since leaving care or turning 18? 3) How have you maintained the connection to family, community and culture since transitioning out of care? 4) Do you think you have reached adulthood? These questions were discussed through two digital storytelling workshops where over the course of five days participants developed and embedded individual responses to these questions into their own digital video. Follow up interviews were conducted with the participants to get feedback on their perspectives and evaluation about the digital storytelling workshops. Digital storytelling, through the art of combining oral tradition with digital technology, is a participatory, arts-based, learner-centered approach to generating knowledge. It involves using computer software to create a three to five minute video to illustrate a personal history. The findings suggest that Indigenous emerging adults in extensions of care and transitioning from care in Manitoba continue to experience difficulties on their journeys toward adulthood. However, the findings also suggest that the participants in this study are resilient despite the fact that they are dealing simultaneously with memories of being in care, negative peer pressures and problems in getting their basic needs met as they navigate life beyond their child welfare experiences. This study enhances the understanding of First Nations young peoples’ experiences in extensions of care and as they transition out of foster care, and contributes to the growing body of knowledge that utilizes digital storytelling as a contemporary method conducive to working with Indigenous emerging adult populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».