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Enregistrement W1997166301 · doi:10.1007/s10464-007-9107-2

Capturing system level activities and impacts of mental health consumer‐run organizations

2007· article· en· W1997166301 sur OpenAlexaffabout
Rich Janzen, Geoffrey Nelson, Nadia Hausfather, Joanna Ochocka

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityCentre for Community Based Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthHealth psychologyPsychologyQualitative researchPublic healthBusinessMarketingPublic relationsApplied psychologyProcess managementSociologyMedicineNursingPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1970s mental health consumer-run organizations have come to offer not only mutual support, but they have also adopted agendas for broader social change. Despite an awareness of the need for system level efforts that create supportive environments for their members, there has been limited research demonstrating how their system level activities can be documented or their impacts evaluated. The purpose of this paper is to feature a method of evaluating systems change activities and impacts. The paper is based on a longitudinal study evaluating four mental health consumer-run organizations in Ontario, Canada. The study tracked system level activities and impacts using both qualitative and quantitative methodologies. The article begins by describing the development and implementation of these methods. Next it offers a critical analysis of the methods used. It concludes by reflecting on three lessons learned about capturing system level activities and impacts of mental health consumer-run organizations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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