Amplifying the Voices of Youth for Equity in Wellness and Technology Research: Reflections on the Midwest Youth Wellness Initiative on Technology (MYWIT) Youth Advisory Board
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Incorporating youth perspectives into health research can enhance quality, relevance, and ethics while also providing youth with mentorship, exposure to academic research, and professional development opportunities. This has led to a growing number of youth advisory boards (YABs). However, despite increased attention to YABs, the mentions of YABs remain low in the published research on youth and health. Furthermore, little published work has reflected on the importance of engaging with youth of color in YABs. This is critical both because of the perspectives and insight they bring to the research process and to help close the participation gap in extracurriculars among youth from racial and ethnic minoritized groups. To contribute to the literature on YABs and health equity, we offer an overview and reflection on the development and implementation of the Midwest Youth Wellness Initiative on Technology (MYWIT), a 1-week virtual, financially compensated summer YAB for youth of color aged 13 to 17 years centered on amplifying youth voices on questions related to digital technology and mental health. MYWIT youth advisors successfully codeveloped a novel research question and semistructured interview guide on the topic of navigating social media algorithms. The MYWIT process also highlighted the importance of youth compensation levels, scheduling, recruitment strategies, and overall resource constraints. We hope to encourage researchers to reflect on the value that even short duration YABs can add to the research process and how YABs can be structured to better recruit and support advisors who experience economic, institutional, and structural barriers to participation.
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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 | 0,054 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».