Needs and readiness assessments: Tools for promoting community-university engagement with Aboriginal communities
Notice bibliographique
Résumé
Community-based participatory research (CBPR) is an important means of connecting the perspectives of community members with critical social issues, such as health and wellness. As beneficial as CBPR can be, effective engagement with community members remains a difficult goal to achieve. In this article, we draw on the international literature around needs and readiness assessments to explore their potential for establishing solid foundations for engaged research. We examine the stages and dimensions identified in the literature, and use these as a framework for a needs and readiness assessment project undertaken with a Métis Settlement community in Alberta, Canada. We share how the needs and readiness assessments helped to foster the emergence of community priorities, informing the next steps in research design, program content and evaluation methods, and heightening community-university engagement. It is our hope that our example of engagement, which focuses on the role of needs and readiness assessments in strengthening community-university partnerships, will better inform engagement approaches so that they become relevant, culturally appropriate and community specific. Keywords: Métis, Aboriginal, community-based participatory research, needs assessment, readiness assessment, community-university partnership
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 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 | 0,048 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».