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Enregistrement W1990946754 · doi:10.1108/17506200910999138

Enabling volunteer health planning capacity: a rural Canadian case study

2009· article· en· W1990946754 sur OpenAlexaffabout
Maureen Coady

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprising Communities People and Places in the Global Economy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisCapacity buildingPublic relationsHealth careProcess (computing)Focus groupQualitative researchBusinessKnowledge managementPsychologyNursingProcess managementMedical educationMedicinePolitical scienceSociologyMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to determine opportunities, resources, and capacity building supports that enable volunteer capacity to participate in localized health planning processes. Design/methodology/approach A case study methodology is employed in this study. A range of qualitative research methods including focus groups, individual interviews, observation and document analysis is used to gather detailed data about the experience of the health volunteers. They engage in an in‐depth analysis of this experience. A thematic analysis of volunteer accounts informs the explanation of the case and the study findings. Findings The development of partnerships between health systems and communities is advocated as a means of enhancing overall community capacity to address priority health concerns, and to reduce escalating health care costs and inequities. The process of building health partnerships is complex, requiring extensive assessment of both health system and community readiness. Health volunteers have many capacities well suited to collaborative activity; these are more likely to find expression when barriers are minimized and facilitative conditions are maximized. The study finds that dialogue is a key mechanism for assessing community and system readiness, and for building trust and mutual understanding in such health partnerships. This case study introduces facilitated dialogue as a mechanism for assessing volunteer readiness and timely capacity building resources and supports, in line with the developmental needs of volunteers. Assessing health system readiness involves consideration of health system goals and definitions of participation, and overall commitment to developing and resourcing this kind of system‐wide change where the outcomes are longer term in nature. This commitment entails training of health professionals in the relevant health promotion knowledge and skills. This extends to mobilizing, nurturing, and supporting volunteer capacity to work with the health system to make informed decisions about the health needs of their community. Research limitations/implications A health system perspective on this question should be explored to identify other complex challenges associated with managing this kind of system‐wide change. Practical implications The paper provides detailed insights into the experience of health volunteers in a health planning context. These insights potentially inform concrete strategies for assessing community strengths and readiness, and for minimizing barriers to volunteer participation, particularly in a rural context. Originality/value The paper provides insights about how health system structure and environmental processes can be adapted to create an environment conducive to community participation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0310,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,332 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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