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Enregistrement W3211983470 · doi:10.32920/ryerson.14645679.v1

Reading between the bars: exploring the representation of young adults with incarcerated parents in text literature

2021· preprint· en· W3211983470 sur OpenAlexaff
Carissa Parsons

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Socioeconomic and Political Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityNarrativeReading (process)PsychologyYoung adultRepresentation (politics)Developmental psychologyImprisonmentSocial psychologySociologyCriminologyLinguisticsSocial scienceLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to examine and explore how young adults with incarcerated parents are represented in text-based literature. Although a plethora of research has recently emerged regarding the effects of imprisonment on the social, psychological, economic, and spiritual wellbeing of the family unit, young adults are rarely acknowledged. As a result, existing research appears informative, revolutionary and predictive; however, it instead contributes to creating the profile of a deviant and socially reclusive young adult with adverse life outcomes. This study is a critical reflexive literature analysis that incorporates a narrative methodology to gain insight into the representation of young adults between the ages of 17 and 25. With a selection of themes observed from the textual evidence, this study recommends three ways to humanize young adults with confined parents by building upon their personal narratives. Keywords: young adults, parental incarceration, critical reflexive, narrative

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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