Integrating the Voices of Youth with Lived Experience as Co-researchers to Improve Research and Practice Approaches to Childhood Experiences of Intimate Partner Violence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Childhood experiences of intimate partner violence (CEIPV) is common, but youth voices are underrepresented in such research, and little is known about what they find helpful in counselling. The purpose of this research was to engage youth with lived experience to address the following questions: (1) What do youth with CEIPV identify as key competencies needed for CEIPV service providers? And (2) How can youth participatory action research (YPAR) (and participatory methods) be utilized to enhance research on CEIPV? This article is focused on the YPAR process and addressing the second research question. Methods Utilizing a YPAR approach, 12 Canadian youth were engaged as members of the research team to include their voices, perspectives, and experiences in addressing the research questions. Results Youth researchers highlighted strategies and principles to engage youth meaningfully in YPAR. These were: (1) recognizing and valuing lived experience as expertise; (2) recognizing the diversity in youths’ experiences, skills, and strengths; (3) creating a safe space with no judgement; and (4) having adult researchers committed to the process and not just the outcomes of the research. Conclusions The YPAR process used in the current study is an example of how youth with lived expertise successfully engage in research. Reflecting on what worked in the current study, youth researchers provided recommendations to improve youth engagement. When safety and relationships are prioritized, and youth feel heard and respected, they note finding value in participatory research to counter the impact CEIPV has had on their lives.
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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 | 0,075 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,023 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».