Cultural Infusions and Shifting Sands
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous young adults experience disproportionately high rates of unemployment, which are exacerbated by systemic factors such as poverty and oppression (Britten & Borgen, 2010). Despite these challenges, many Indigenous young adults do well in their educational and employment pursuits (Bougie et al., 2013). This study explored what helped and hindered the career decision-making of 18 Indigenous young adults in Canada who see themselves as doing well in this regard. Using the Enhanced Critical Incident Technique (ECIT), a qualitative research method which focuses on helping and hindering factors (Butterfield et al., 2009), 13 categories were identified: (a) Family/Relationships & commitments, (b) Setting goals/Taking initiative/Focusing on interests, (c) Support from community/mentors, (d) A healthy way (physical, mental, social), (e) Finding meaning/motivation & contributing, (f) Networking & who you know, (g) Systemic/External factors (institution, job-market, sexism, racism, interpersonal aspects), (h) Financial situation, (i) Knowledge/Information/Certainty, (j) Experience (work/life), (k) Educational opportunities/Training & specialized education, (l) Indigenous background/Cultural factors, and (m) Courage & self-worth (vs. fear/doubt in self/others). These categories highlighted the systemic, interpersonal, and experiential processes in career decision-making for Indigenous young people in Canada. Implications for career counselling practice and future research are also discussed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,020 | 0,028 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».