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Enregistrement W7105987357 · doi:10.1108/978-1-64113-548-120251024

Co-Creating Space for Voice

2019· book-chapter· en· W7105987357 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachSpace (punctuation)Privilege (computing)Context (archaeology)Power (physics)Participatory action researchCitizen journalism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores the conditions that enable war-affected young people to assert and articulate their voices within the context of participatory research. While Quebec and Canada have seen an increase in war-induced migration of children and families, limited attention has been paid to war-affected young people’s active participation in research. Yet the contributions of young people in the research process are considered essential to providing more responsive services and programs. In this chapter, we take a critical look at how to engage war-affected young people in ways that can be empowering, transformational, and knowledge generating. Based on a collaborative inquiry with war-affected youth who participated in a 2-year youth forum alongside a multidisciplinary research team, we critically reflect back on the process to understand the challenges and opportunities in relation to participatory methodologies. Dominant themes that we pay attention to center around the roles and ways of creating space for: (a) the (un)structuring of the youth forum; (b) the need to navigate ethical issues, including power and privilege and the complex roles of researchers as both insiders and outsiders; and (c) the value of trust, relationship building, and art as a form of expression and change. The chapter, co-authored by both youth and adult researchers, will contribute to understandings of the considerations in ensuring that war-affected youths’ participation on research teams be empowering (and not disempowering).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,022
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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