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Enregistrement W1828976011 · doi:10.1111/cts.12028

Visual Voices: A Participatory Method for Engaging Adolescents in Research and Knowledge Transfer

2013· article· en· W1828976011 sur OpenAlexfundno aff
Michael Yonas, Jessica G. Burke, Elizabeth Miller

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesChildren's Hospital of PittsburghNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of TorontoUniversity of Pittsburgh
Mots-clésCitizen journalismParticipatory action researchKnowledge transferCommunity-based participatory researchProcess (computing)PaintingTranslational researchQualitative researchThe artsBest practiceParticipatory designPsychologyMedical educationComputer scienceSociologyKnowledge managementVisual artsMedicineWorld Wide WebPolitical scienceSocial scienceEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrating the expertise and perspectives of adolescents in the process of generating and translating research knowledge into practice is often missed, yet is essential for designing and implementing programs to promote adolescent health. This paper describes the use of the arts-based participatory Visual Voices method in translational research. Visual Voices involves systematic creative writing, drawing, and painting activities to yield culturally relevant information which is generated by and examined with adolescents. Qualitative data products include the created artistic products and transcripts from group discussions of the content developed and presented. Data are analyzed and compared across traditional (e.g., transcripts) and nontraditional (e.g., drawings and paintings) media. Findings are reviewed and interpreted with participants and shared publicly to stimulate community discussions and local policy and practice changes. Visual Voices is a novel method for involving adolescents in translational research though Integrated Knowledge Transfer (IKT), a process for bringing researchers and stakeholders together from the stage of idea generation to implementing evidence-based initiatives.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,937
Tête enseignante GPT0,815
Écart entre enseignants0,122 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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