By Young Adults, for Young Adults: A Participatory Approach to Co-Designing Social Media Strategies for Knowledge Mobilization and Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Social media is increasingly recognized as a powerful tool for knowledge mobilization, activism, and advocacy—particularly for young adults who are often excluded from institutional research and decision-making. However, these platforms are not neutral; algorithmic biases, corporate interests, and structural barriers shape whose knowledge is amplified and whose is suppressed. This study examines the nuances of using social media for participatory, youth-led knowledge mobilization through the Valuing Opinions and Inspiring Change through Engagement (VOICE) Study, a youth-designed and youth-led initiative exploring social media engagement strategies to reach equity-deserving and hardly reached young adults in mental health advocacy. Using an iterative, co-created approach, the study employed both qualitative and quantitative analyses to examine engagement with different types of social media content. The findings reveal tensions between visibility and meaningful interaction: while reels expanded audience reach, they did not consistently foster engagement. Medium-relevance posts addressing relatable mental health topics sustained engagement, highlighting the need to balance reach with substantive impact. The study also considers digital inequities, as youth without stable internet access or those avoiding social media for privacy and well-being concerns remained excluded. Through a participatory and reflexive framework, this study challenges assumptions that social media inherently democratizes knowledge. It underscores the need for multi-modal strategies integrating online and offline engagement and calls for critical examination of corporate social media’s structural limitations in activist research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,037 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 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 ».