Mental health challenges and resilience strategies of Indigenous youth citizen scientists living in rural areas during COVID-19 school closures
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic profoundly affected youth well-being worldwide, yet the specific impacts on Indigenous youth remain underexplored. This study examined how school closures and online learning influenced the active living and mental health of Indigenous youth. Secondary school students (aged 13-18 years) from rural and remote Indigenous communities in Saskatchewan, Canada, participated as youth citizen scientists to explore these impacts and co-develop resilience strategies. Data were collected using a qualitative citizen science approach through virtual engagement in January 2021 and a follow-up focus group at the end of the academic year. Thematic analysis identified four key challenges during school closures: physical inactivity, academic difficulties, social isolation, and disrupted routines with notable gendered differences. Follow-up discussions revealed positive changes, including improved academic performance, increased family support, and the protective influence of cultural practices. The findings underscore the importance of culturally grounded, community-driven strategies to foster resilience among Indigenous youth. Practical implications include the need for inclusive school-based supports, recognition of cultural resources in education, and mental health policies that reflect youth voices. Future research should expand participatory approaches to better inform policy and programming tailored to the unique needs of Indigenous youth during and beyond public health crises.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».