Breathing life into theory: Illustrations of community-based research – Hallmarks, functions and phases
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest in the area of research that engages communities. Increasingly, this community-based research (CBR) approach to research is being seen as a catalyst for social innovation, for public policy improvements, for solving complex community issues, and for promoting democracy in which local knowledge is valued in building local solutions. This emerging interest in engaging communities in research (both within and outside academia) brings both successes and challenges.The purpose of this article is to summarise the theory underlying community-based research and to illustrate that theory with Canadian case examples of research studies conducted by the Centre for Community Based Research (CCBR). The article begins by reviewing the hallmarks, functions and implementation phases of community-based research, which are rooted in academic tradition. Three case examples are presented to illustrate the main hallmarks of CBR. The intention is to clarify community-based research by reflecting on iterative theory through practice and practice through theory.Keywords: community-based research, community-university research, knowledge production, knowledge mobilisation, community mobilisation, research for society
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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 | 0,028 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,069 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».