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Enregistrement W2121473536 · doi:10.1177/1043659607305195

Participatory Action Research (PAR): An Approach for Improving Black Women's Health in Rural and Remote Communities

2007· review· en· W2121473536 sur OpenAlexaffabout
Josephine Etowa, Wanda Thomas Bernard, Bunmi Oyinsan, Barbara Clow

Notice bibliographique

RevueJournal of Transcultural Nursing · 2007
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensYork UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesAmerican Heart Association
Mots-clésParticipatory action researchDisadvantagedCompromiseCommunity-based participatory researchNova scotiaCitizen journalismHealth equityHealth careMedicineQualitative researchNursingGerontologySociologyEconomic growthPolitical sciencePublic healthEthnologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women are among the most disadvantaged members of any community, and they tend to be at greatest risk of illness. Black women are particularly vulnerable and more prone than White women to illnesses associated with social and economic deprivation, including heart disease and diabetes. They utilize preventive health services less often, and when they fall ill, the health of their families and communities typically suffers as well. This article discusses the process of doing innovative participatory action research (PAR) in southwest Nova Scotia Black communities. The effort resulted in the generation of a database, community action, and interdisciplinary analysis of the intersecting inequities that compromise the health and health care of African Canadian women, their families, and their communities. This particular research effort serves as a case study for explicating the key tenets of PAR and the barriers to and contradictions in implementing PAR in a community-academic collaborative research project.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,897
Tête enseignante GPT0,748
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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