Out‐of‐school time use in Pakistan: A qualitative study featuring youth's voices
Notice bibliographique
Résumé
The current study addresses the lack of out-of-school time (OST) research in low- and middle-income countries by exploring OST use in the context of Pakistan and incorporating youth's voices. Using a qualitative descriptive design with focus-group discussions, we conducted a study in three middle schools set in low- to middle-income neighborhoods in urban and rural areas of Karachi, Pakistan. We engaged 86 youth (50% girls; aged 10-15 years) that were purposefully selected from grade six (31.4%), seven (44.2%) and eight (24.4%) classrooms, balancing gender and locality. In each focus group, we asked participants to describe their afterschool activity routine on a typical weekday afternoon until bedtime. Digital recordings of discussions were transcribed verbatim and analyzed using content analysis. Based on sixteen focus groups with five to six participants in each group, we identified eight distinct categories: religious activities, schoolwork, screentime, helping adult family members, family time, outdoor play, indoor leisure activities, and hanging out with friends. We found that structured activities (e.g., religious activities and schoolwork supervised by an adult) were reported more frequently than unstructured activities (e.g., outdoor play and family time). Participation in activities varied by gender and location (i.e., urban vs. rural), highlighting disparities associated with the sociocultural context that marginalized youth face. Our findings provide a glimpse into the everyday lives of Pakistani youth outside of school. Additionally, they elucidate how economic resources, sociocultural norms regarding gender, and community safety shape youth's time use and socialization patterns. Findings from this study can inform the development of OST activities and initiatives aimed at promoting the positive development of Pakistani youth.
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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 | 0,014 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».