A Mixed Methods Study Examining Citizenship Among Youth With Mental Health Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Multiple stakeholders have recently called for greater research on the barriers to citizenship and community belonging faced by people with mental health challenges. Citizenship has been defined as a person's access to the rights, roles, responsibilities, resources and relationships that help people feel a sense of belonging. Factors that may impact citizenship include financial precarity; intersecting forms of marginalization and oppression (e.g., racism); and the mental health care people receive. Research has yet to examine experiences of citizenship among youth with mental health challenges. To address this gap, this study will examine how youth experience citizenship; predictors of citizenship; how citizenship shapes recovery; and the degree to which youth are receiving citizenship-oriented care. Methods: The research objectives will be evaluated using a multiphase mixed methods research design. Quantitative data will be collected cross-sectionally using validated self-report questionnaires. Qualitative data will be collected using a hermeneutic phenomenological method using semi-structured interviews and focus groups. Analyses: Multiple stepwise regression analyses will be used to determine predictors of citizenship and if of citizenship predict recovery. Pearson correlations will be computed to determine the relationship between participants' perceived desire for, and receipt of citizenship-oriented care. Phenomenological analysis will be used to analyze qualitative data. Findings will then be mixed using a weaving method in the final paper discussion section. Conclusion: Findings from this study may support the development of citizenship-oriented healthcare in Canada.
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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 | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».