The Evolution of an Academic-Community Partnership in the Design, Implementation, and Evaluation of Experience Corps(R) Baltimore City: A Courtship Model
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
PURPOSE: Experience Corps Baltimore City (EC) is a product of a partnership between the Greater Homewood Community Corporation (GHCC) and the Johns Hopkins Center on Aging and Health (COAH) that began in 1998. EC recruits volunteers aged 55 and older into high-impact mentoring and tutoring roles in public elementary schools that are designed to also benefit the volunteers. We describe the evolution of the GHCC-COAH partnership through the "Courtship Model." DESIGN AND METHODS: We describe how community-based participatory research principals, such as shared governance, were applied at the following stages: (1) partner selection, (2) getting serious, (3) commitment, and (4) leaving a legacy. RESULTS: EC could not have achieved its current level of success without academic-community partnership. In early stages of the "Courtship Model," GHCC and COAH were able to rely on the trust developed between the leadership of the partner organizations. Competing missions from different community and academic funders led to tension in later stages of the "Courtship Model" and necessitated a formal Memorandum of Understanding between the partners as they embarked on a randomized controlled trial. IMPLICATIONS: The GHCC-COAH partnership demonstrates how academic-community partnerships can serve as an engine for social innovation. The partnership could serve as a model for other communities seeking multiple funding sources to implement similar public health interventions that are based on national service models. Unified funding mechanisms would assist the formation of academic-community partnerships that could support the design, implementation, and the evaluation of community-based public health interventions.
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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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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