SOCIAL IDENTITIES, RISKY BEHAVIORS, AND THE RURAL YOUTH EXPERIENCE
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the global north, rural youth are often marginalized within landscapes and in academic literature. Prior research on rural youth often focuses on health access and educational attainment, but topics of rural teenage socio-spatial negotiations, place making tactics, and social groupings remain unexplored. In an attempt to fill this gap, this study examines rural teens in Northern Vermont and inspects how and where these young people create social spaces. The analysis emphasizes participants’ perspectives, beliefs, and experiences in this analysis. Findings suggest that each young person experiences rurality differently. Factors such as a young person’s social identity, class, race, gender, and more can impact their well-being and shape the way they view their community and the greater world. This study found that small, tight-knit rural communities can create an amplified class structure, meaning young peoples’ identity, reputation, and social group is closely tied to their family’s income level. Further, other factors such as varying policing methods, access to the Canadian border, seasonal changes, and the COVID-19 pandemic have merged to create unique social and cultural circumstances that young Northern Vermonters must grapple with. At its core, this research shows that young people in the area lack designated social spaces and need targeted community planning to create more accessible spaces that better meet the needs of all young people. Further research is needed to provide a more robust understanding of rural communities, as each place is unique and has specific needs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».