Implementing Readers Theatre as an arts-based participatory research method in exploring Asian-Canadian youth identities
Notice bibliographique
Résumé
This article provides an overview of our experiences implementing Readers Theatre within the study “Asian-Canadian youth identities in a pandemic era: Arts-based research”. Led by Dr. Nazilla Khanlou, Principal Investigator (PI), this research uses arts-based methodologies (visual arts and dramatic arts) to explore the impact of the COVID-19 pandemic on Asian-Canadian youth identities (Khanlou et al., 2021). As part of the ongoing research, two virtual Readers Theatre workshops were conducted with 24 Asian-Canadian youth aged 16-24. The participants were divided into four groups of six youth and asked to create Readers Theatre scripts illuminating the impact of the pandemic on Asian-Canadian youth and their wellbeing. Preliminary findings from the virtual workshops highlighted mental health challenges, complex family dynamics, and the resilience of Asian-Canadian youth. The Readers Theatre scripts were rich in cultural references and personal narratives and facilitated meaningful dialogue among youth participants. This method proved effective in capturing the identities and experiences of Asian-Canadian youth during the pandemic, offering valuable insights for youth-centred practice, policy, and scholarship. Keywords: Arts-based methodologies, youth, identity, drama, Readers Theatre, COVID-19.
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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 | 0,039 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».