No Young Carer Left Behind: A Two-Phased Study to Understand and Address the Needs of Young Carers from Rural and Urban Communities Before and During Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
Canada has one of the largest cohorts of young carers aged 15 to 24 who provide unpaid care for a family member. Although the body of research on young carers is growing in Canada, knowledge on the experiences and needs of young carers living in remote and rural communities is almost absent. This study aimed to understand and address the needs of young carers in rural/remote communities to support our community partner’s goal of expanding their resources and support of this underserved population. The study was conducted in two phases with the first phase being a needs assessment and the second phase addressed those needs. In Phase 1 (conducted pre-COVID-19), three focus groups were conducted with young carers from rural and urban communities with 20 young carers participating in total. Six themes were identified: Internet Usage in Daily Life; Finding and Filtering Information; Concerns Related to Internet Use; Social and Mental Support; What Makes Caregiving More Challenging; and Designing Something to Make Caring Easier. During Phase 2 (conducted mid-COVID-19), 2 focus groups were held via Zoom for Healthcare with a mix of rural and urban young carers in each group. One of the focus groups was held with those under 18 years old and the other included those between 18 to 25 years old. Four themes were identified: Responses to Emergencies; Awareness of Emergency Planning; Potential Impact on Planned Behaviour; and Considerations and Suggestions for Improvement.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».