Safer spaces in youth development programs and health in Canadian youth
Notice bibliographique
Résumé
Engagement in youth programs is a potential means to promote health and well-being across populations of young people. Safer spaces in these youth programs are likely critical in fostering positive health outcomes, but current research on the links between safer spaces and health is limited. In this exploratory study, we examined links between program safety in youth development programs and minoritized status, and health-related quality of life (HRQoL) and psychosomatic health complaints. Participants (N = 282; Mean age = 16.97 years; SD = 2.97) self-identified across various minority status groups, including LGBTQ (30%) and a range of perceived income levels. We tested a statistical model in which safer spaces, LGBTQ status and perceived income predicted HRQoL and health complaints in youth development program participants. LGBTQ status and lower perceived income were related to lower HRQoL and more health complaints, and safer space in youth development programs was related to better HRQoL. We also found an interaction effect, such that safer spaces in youth programs appeared to be especially beneficial for HRQoL for youth with higher incomes. Findings reinforce past research on LGBTQ status and income as factors for youth wellness and mental health. Findings also suggest that perceived safer spaces in youth development programs support better HRQoL and lower health complaints, across populations of participating youth.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».