‘We are all learning together’: how youth mentors perceive their role in an after-school program
Notice bibliographique
Résumé
After-school recreation programs often utilize sports and physical activity to engage youth in underserved communities. Furthermore, there has been a rise in the usage of peer leadership in recreation programs, especially in after-school settings. Research has demonstrated that peer leadership can be utilized effectively to accomplish programs. However, there is a lack of understanding of how peer leaders experience their mentor role and the mutual benefits they receive. As part of a larger, ongoing YPAR study, this research focused on an after-school recreation program in an underserved community. The program aims to provide an after-school recreational space for youth in the community where high school youth work as mentors. By developing authentic relationships through consistent year-long engagement, four mentors participated in multiple one-on-one interviews and a formal group interview to explore how they experienced their role within the program and how this role impacted other aspects in their lives. Additionally, informal conversations and observations collected throughout the YPAR process informed the data. Interpretive description was utilized to analyse the data and recontextualize how the mentors experienced their role within the program and their experiences living within their community. Positionality was consistently reflected during data generation and analysis, ensuring researchers acknowledged their role in the co-production of data with the mentors. Four key themes were constructed from the data: (1) contributing to safe space, (2) developing authentic relationships, (3) recognizing self-growth, and (4) identifying with kids’ experiences. The discussion addresses how peer leaders recognize the importance and impact of their role within the program and how this contributes positively to their self-image and sense of belonging within their community.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».