Questioning the Meaningfulness of Rigour in Community-Based Research: Navigating a Dilemma
Notice bibliographique
Résumé
As community-based research (CBR) continues to emerge, CBR practitioners are beginning to ask, “How do we know if we are doing CBR well?” For some, this question may bring to mind the concept of rigour. Yet, how meaningful is rigour among diverse CBR partners from community, government, and academia? Using an exploratory approach, we engaged in dialogue a group of seven CBR practitioners from diverse contexts and asked the question, “Is rigour a meaningful concept in CBR?” We used interpretive description to analyse the interview and guide the application of findings in CBR practice. The findings are presented as three themes: Obligation, Representation, and Turn to Action. Participants expressed a sense of obligation to meet often competing expectations to do CBR well. The fulfillment of one obligation sometimes meant compromising another, thus presenting a dilemma to CBR practitioners. Representation outlines participants' beliefs that some obligations can be met through the analysis, interpretation, and carefully contextualized presentation of research findings on behalf of CBR partnerships. In Turn to Action, participants described their desire to participate in the co-construction of understanding and identified a need to conceptualize the meaning of doing CBR well. We recommend that practitioners of CBR continue to form communities of practice in which to engage in dialogue about rigour; together, we can navigate the identified dilemma and collaboratively construct what it means to do CBR well. Specifically, we recommend that communities of CBR practice strive to: (a) be transparent during CBR collaboration, (b) be in dialogue with other CBR practitioners, and (c) co-construct the meaning of doing CBR well.
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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 | 0,753 | 0,731 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,264 |
| Communication savante | 0,050 | 0,083 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,059 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».