Youth-identified considerations, drivers, and strategies for meaningful youth engagement in child maltreatment research
Notice bibliographique
Résumé
Academic research is rapidly shifting to incorporate and emphasise the expertise of youth with lived experience. However, not all research areas have been equally successful in engaging youth in research processes. Youth engagement in child maltreatment (CM) research has been sparse. To address this gap, the Better Together Child Maltreatment Priority Setting Partnership is engaging youth with lived experience, along with caregivers, clinicians, and researchers, to determine the top 10 priorities for CM research in Canada. A Youth Consultant Panel (YCP) was assembled to inform all aspects of the project from the perspectives of youth. In this discussion article, the YCP and researchers share considerations, drivers, and strategies for meaningful youth engagement in CM research based on experiences of research engagement in varying roles. First, considerations include power imbalances, potential distress and retraumatisation, and unsafe disclosure. Second, drivers for engagement in research are described – the ability to break cycles of violence, to leverage lived experience toward meaningful change, and to build new, safe relationships with peers and researchers. Finally, specific strategies to facilitate meaningful youth engagement are offered: (1) checking researcher readiness; (2) checking youth readiness; (3) considering the approach to engagement and facilitation; and (4) providing appropriate compensation and credit. This article demonstrates how engagement in CM research is intrinsically an act of resistance against past, present, and future violence. • Youth engagement in child maltreatment research has been sparse. • Power imbalances and other considerations may deter engagement. • Engagement is facilitated by the ability to break cycles of violence and other drivers. • Purposeful strategies can enable engagement and its transformative potential for research and 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».