Serendipity during the pandemic: Taking a community-partnered study about young, forced migrants online
Notice bibliographique
Résumé
This research update describes the transformation of a partnership project between a university-based team in Canada and a migrant-serving community organization in Thailand occasioned by the pandemic. Travel restrictions preventing the Canada-based team from carrying out project activities directly with young, forced migrants provided the impetus to explore an entirely online collaboration over 18 months. This shift flattened what would likely have been a hierarchical role structure, with the Canada-based team members positioned as experts and primary actors in conducting the project. The partners deliberated together about the cultural fit, desirability, feasibility and potential variations of the novel Peer Mediated Story Board Narrative method, which is intended both as a means of data collection and an intervention for migrant youth needing psychosocial support. In consultation with the Canada-based team, the Thailand-based partners undertook participant recruitment and piloted the method with diverse groups of migrant youth living in Myanmar and Thailand, using creative approaches including conducting the method online with groups of youth using smart phones. The serendipitous benefit of moving the partnership online highlights the potential for a more probing, mutually interdependent, less costly collaboration in which partners enter into an ethical space between partners’ worlds. In this space, assumptions, core constructs, and methodological fidelity can be challenged, new understandings can be forged and, in the case of this project, a sustainable approach to psychosocial support for forced migrant youth can be co-created.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».