Understanding Young Carers and their Leisure (UYCL): A Critical Participatory Action Research (CPAR) Initiative
Notice bibliographique
Résumé
As of 2012, Statistics Canada estimated there were a minimum 1.2 million young Canadians supporting a family member or friend with a long-term health condition, disability, or as an older adult (Statistics Canada, 2012). Young carers voices and perspectives are predominantly missing from representations of their lived experiences in research, social policy, and support services. Leisure may have important implications for supporting young carers in their care roles; however, little attention has been brought to understanding young carers’ meanings and experiences of leisure. \n \nThis critical participatory action research (CPAR) project partnered with young carers and staff supporting them to expand our understandings of young carers' experiences of care and how those care experiences shape leisure. Our team, made up of staff from two young carer organizations in Ontario and four, bright young carers, collaboratively and critically explored dominant conceptualizations of young carers and their leisure to better understand how to support young carers in their care roles. Drawing on critical youth studies and an authentic partnership approach, our CPAR process brings attention to the possibilities of involving young carers in actions and decision-making throughout all phases of the research. \n \nOur CPAR project brought attention to four key themes: There is Nothing Unnatural About Being a Young Carer: It’s About Just Being Human; Tensions in Understandings and Experiences of Young Carers; Leisure as Relational Moments of Rejuvenation in Everyday Life, and; Being Acknowledged as Relational Beings. Through privileging the perspectives of young carers, our findings contribute an alternative conceptualization of young carers and their leisure, filling gaps in research, policy, and practice.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».