DIGITAL TECHNOLOGIES, MENTAL HEALTH CHALLENGES AND ACADEMIC LANGUAGE DEVELOPMENT OF INDIGENOUS YOUTH: A RETROSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous students have experienced negative inter-generational impacts from colonization and socioeconomic stress, leading to mental health challenges and persistent subpar academic performance.Both issues intertwined pose a complex challenge that has been increasingly documented by media, research, and in government reports and has had a significant impact on Indigenous youth's wellbeing and academic achievement.In addition to the educational disparity faced by Indigenous youth, particularly those living in remote Indigenous communities, high rates of suicide, depression, and substance abuse have prevented them from obtaining the language and literacy skills required for graduating high school and pursuing post-secondary education and professional opportunities.Educational interventions would be more effective if these issues were addressed in their design and implementation and grounded in Indigenous cultural and community practices.Research has reported that many Indigenous youth have adopted or are keen to adopt digital technologies, which have the potential to provide e-mental health resources as well as opportunities to improve academic literacy skills.This research synthesis examines the evidence of the efficacy of using digital technologies to support Indigenous youth's mental health and the learning of language and literacy skills.It presents a profile of important studies focusing on Indigenous youth's perspectives on both issues.Based on a culturally responsive pedagogical framework, this article provides insights for teaching practice, and also identifies gaps for future research and instructional innovations that are urgently needed to support Indigenous youth students.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».