Notice bibliographique
Résumé
Social relations and multigenerational networks remain a salient fixture of American Indian (AI) culture and survivance. Network data can describe the dynamic nature of social networks and the powerful role these relationships play in the development of behaviors in adolescence. Research in other populations has demonstrated how networks impact risk and resilience, but data on these factors are lacking among AI adolescents. There are reasons to expect that network structures may differ and that prevailing social network theories may not apply among this population. This paper describes ego and grade level networks of 9th and 10th grade AI youth (N = 263) in three diverse schools on a Northern Plains reservation. Aligned with prior research, we find that gender homophily plays a role in friendship formation. Unlike in other settings, race/ethnicity was not a significant predictor of friendship ties; this finding is not surprising given that 94% of the sample identified as being from this Northern Plains tribe. The descriptive findings also suggest that AI youth have a significant portion of family ties, even among their school-based networks. This may be a distinct feature of AI networks. Variation in networks across schools suggests unique community contexts that may make a universal approach to prevention development and implementation less effective. Within this tribal community, we find significant differences in the types, sizes, and potential mechanisms of tie formation. This underscores the importance of identifying network variations to implement targeted preventive interventions for feasibility, efficacy, and sustainability.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 ».