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Enregistrement W3200312248 · doi:10.1093/oso/9780190654061.003.0002

How Positive Youth Development Can Support Low-Income Roma Youth Living in the United States

2021· book-chapter· en· W3200312248 sur OpenAlexaboutno aff
Marija Bingulac

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPositive Youth DevelopmentPolitical scienceYouth studiesMainstreamInjusticeEthnic groupPovertyCriminologyEconomic growthGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deprivation and discrimination, including the destruction of housing settlements, forced evictions, and persistent violence, led a portion of Europe’s 12 million Roma to seek refuge in the United States and Canada. Approximately 1 million Roma live in the United States, and 80,000 Roma currently live in Canada. Profound experiences of injustice in their home countries have led Roma in the United States to keep their lives hidden from mainstream society. The Roma as a race/ethnicity is not accounted for in any American surveys, and research on their well-being in the United States is scarce. This chapter fills knowledge gaps by presenting a one-of-a-kind comprehensive literature review synthesizing empirical evidence on the lives of Roma people and their youth in the United States by applying the positive youth development (PYD) framework that focuses on promoting positive asset-building for youth and seeing youth as vital resources in development strategies. In doing so, the chapter advances beyond the more usual narrative that has focused on the problems of Roma youth to examine the mechanisms that can enable them to flourish in the United States. Romani youth is a case study example of youth of color in general; this chapter adds to the body of knowledge that examines how PYD development matters for positive developmental outcomes of a minority group that has experienced socioeconomic disparities strictly because of the stigma of their identity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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