Partnerships and Coalitions for Community-Based Research
Notice bibliographique
Résumé
Address correspondence to Dr. Green, Office on Smoking and Health, CDC, 4770 Buford Hwy, MS K-50, Atlanta GA 30341-3717; tel. 770-488-5701; fax 770-488-5767; e-mail . WHAT HAVE SEVERAL DECADES OF HEALTH EDUCATION, PROMOTION, and engagement with community and academic partners taught us about community-based research in public health? We know that some lessons derive from specific studies,1,2 others from reviews of international research literature,3,4 and still others from guides that help practitioners apply their apparent lessons.5 This commentary blends the findings of these various studies, reviews, and guides with general principles and guidelines that have emerged from our combined experience and observa tions in academic, foundation, federal, state, and local situations in the United States, Canada, Australia, and other countries. Our comments center on community-based partnerships, coalitions, and infrastructure building, but we emphasize that horizontal commu nity coalitions and partnerships must be based on strong vertical rela tionships between local entities and their state and national counter parts or headquarter organizations. We assume that university-based researchers are often, but not necessarily or always, part of community based partnership. In order to answer our first question, we pose additional questions: Why is some partnering essential to community-based research? How much partnering is needed to facilitate the research, community planning, and execution of programs? What are the principles and components of good community partnerships, and how do they fit with the principles of participatory research and the particular demands of academic-community partnerships? What are some cautions for partnerships that become large coalitions? Finally, what lessons have the large community trials in chronic disease prevention taught us?
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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 | 0,128 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,057 |
| Communication savante | 0,030 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,056 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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.
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 ».