Knowledge Profiling as Emergent Theory in Community-Based Participatory Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many sources of valid knowledge may be relevant to a research question. Communities need a mechanism to explore the full range of knowledge that could enrich community-based research. A knowledge profile (KP) is an integrated description of the knowledge and expertise that, once assembled, can help to explore a research issue. OBJECTIVE: This article describes the establishment of a KP as a purposive process whereby the initial research team identifies the kinds of knowledge that can help to articulate and refine a research question, and assemble the right research team and resources. METHOD: The KP process is conducted by a core team, which may expand to include additional expertise. The four phases of a KP are (1) creating the research space, (2) articulating and negotiating, (3) identifying the research question, and (4) creating the resource inventory. The process is illustrated by a case study. The outcomes of a successful KP include an inventory of existing and required resources, a strong research team operating in an ethical and safe research space, and clear articulation of the research question. The KP can be revisited regularly throughout a project to evaluate the effectiveness of the research team. CONCLUSION: KP provides a road map for community-based research teams to navigate through the early phase of research development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,092 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».