Info Sheet 21: Asian-Canadian Youths’ Pandemic Experiences Through Visual Arts
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic lockdowns and the associated disruptions such as school closures, isolation, cancelled events, and missed milestones had an emotional toll on Canadian youth, making them highly vulnerable to the impacts of the pandemic (Ferguson et al., 2021). The pandemic intensified existing health and socioeconomic disparities that immigrants face in diverse settings (Khanlou et al., 2020), differentially and disproportionality impacting racialized communities (Gopal & Adesara, 2020). In the earlier stages those identifying as Asian-Canadian were especially affected (Cheng et al, 2021; Choi et al., 2021). Identity is a distinguishing character of an individual. A recent study found university students in Canada and in Spain were increasingly reporting higher rates of mental health problems relating to identity concerns (Gfellner et al., 2024). The 2023 Canadian Health Survey on Children and Youth found a decline in mental health and optimism about school from the pre-pandemic period amounts all young persons (Statistics Canada, 2024). Our ongoing study explores the impacts of the pandemic on the identities, sense of belonging, and agency of Asian-Canadian youth. In this Information Sheet we report on some of the educational and mental health challenges that youth experienced as a result of the pandemic.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,254 | 0,031 |
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 ».