Digital Media, Mental Health, and Transformative Learning: Conceptualizing Impacts on Marginalization and Equity
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the results of a qualitative pilot study, conducted with individuals facing multiple statuses of marginalisation and self-reported barriers to formal education (n = 8). This study emphasises the potential utility of fictional media based on narrative or storytelling pedagogies, and posits that the increasing use of arts-based methodologies and media for knowledge translation can improve agency and access to information. With the objective of understanding how digital media contributes to self-initiated lifelong learning, participant responses with specific relevance to mental health are analysed under a transformative learning framework. Results indicate that digital media 1) often takes on a personal nature, resulting in reflections on experiences of trauma; 2) may present an inequitable distribution of negative impacts to individuals who already face marginalisation; 3) is accessed by participants in search of community, while simultaneously creating notable isolation; 4) is affected by the construction of ideologies around digital media, which potentially undermines its potential as a learning tool. Towards supporting the creation of digital media which successfully reduces inequalities in lifelong learning, 18 design considerations conclude this article.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,043 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».