Community-Led Cancer Action Councils in Queens, New York: Process Evaluation of an Innovative Partnership With the Queens Library System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Community-based participatory research (CBPR) has great potential to address cancer disparities, particularly in racially and ethnically diverse and underserved neighborhoods. The objective of this study was to conduct a process evaluation of an innovative academic-community partnership, Queens Library HealthLink, which aimed to reduce cancer disparities through neighborhood groups (Cancer Action Councils) that convened in public libraries in Queens, New York. METHODS: We used a mixed-methods approach to conduct 69 telephone survey interviews and 4 focus groups (15 participants) with Cancer Action Council members. We used 4 performance criteria to inform data collection: action or attention to sustainability, library support for the council, social cohesion and group leadership, and activity level. Focus group transcripts were independently coded and cross-checked for consensus until saturation was achieved. RESULTS: Members reported benefits and barriers to participation. Thirty-three original focus group transcript codes were organized into 8 main themes related to member experiences: 1) library as a needed resource, 2) library as a reputable and nondenominational institution, 3) value of library staff, 4) need for a HealthLink specialist, 5) generation of ideas and coordination of tasks, 6) participation challenges, 7) use of community connections, and 8) collaboration for sustainability. CONCLUSION: In response to the process evaluation, Cancer Action Council members and HealthLink staff incorporated member suggestions to improve council sustainability. The councils merged to increase intercouncil collaboration, and institutional changes were made in funding to sustain a HealthLink specialist beyond the grant period.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle