Online Intergenerational Participatory Research: Ingredients for Meaningful Relationships and Participation
Notice bibliographique
Résumé
Over thirty years ago, children’s participation rights were recognized internationally with the adoption of the United Nations Convention on the Rights of the Child (UNCRC). Increased involvement of children and young people in lead, collaborative, and advisory roles in interdisciplinary research has challenged ‘traditional’ adult research practices in numerous ways. Co-production recognizes participants as experts and creators of knowledge, engages children and young people in decision-making, and addresses traditional adult-child hierarchies. #CovidUnder19 is a movement that aims to foster intergenerational partnerships between children, young people and adult members of the child rights community to develop evidence-based advocacy to uphold children’s rights throughout the pandemic, as well as in response and recovery. The COVID 4P Log smartphone app was designed to better understand ways practitioners and policymakers protect, provide, enable participation, and prevent harm in their practice. Children and young people aged 14 to 19 from countries around the world are involved as co-researchers and advisors in research design, data analysis, and knowledge exchange. This paper explores the experiences of #CovidUnder19 young people as researchers focusing on the data analysis and knowledge exchange phase and includes their reflections on meaningful intergenerational partnership in research. This includes the importance of relationships, embracing the ‘inner child’, and fostering meaningful participation in the research process. The paper concludes with recommendations for other researchers on how to work in partnership with children and young people meaningfully to strengthen the process and impact for researchers and children’s human rights.
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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 | 0,095 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».