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Enregistrement W2123793600 · doi:10.1177/1473325014566842

Contribution of participatory action research to knowledge mobilization in mental health services for children and families

2015· article· en· W2123793600 sur OpenAlexafffund
Michael Ungar, Patrick J. McGrath, David Black, Ingrid Sketris, Shelly Whitman, Linda Liebenberg

Notice bibliographique

RevueQualitative Social Work · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesNetworks of Centres of Excellence of CanadaSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésParticipatory action researchCitizen journalismParticipatory evaluationPublic relationsCommunity-based participatory researchMental healthAction (physics)Knowledge sharingBest practiceSociologyPsychologyKnowledge managementMedical educationPolitical scienceMedicineComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problems with knowledge mobilization (KMb) (also known as knowledge translation and implementation science) among providers of children and youth services may be addressed by looking to models of participatory action research (PAR) that are already familiar to those working in community-based services. In contexts such as these, where there is mistrust of traditional sources of expertise, PAR has the potential to provide a way to make it easier for the sharing and adoption of new practices. A case example of an evaluation of a community-based gang prevention program for children aged 9–14 is used to highlight how PAR can enhance program design and implementation based on the sharing of best practices and the active engagement of community members through a research advisory committee. This integration of PAR with KMb, though an imperfect attempt to share practice evidence, provides clues to the methodological techniques required for more participatory development and exchange of promising practices among providers of services for children and youth.

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)0,275
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,247
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2750,247
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0130,054
Communication savante0,0210,020
Science ouverte0,0060,027
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,617
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,026 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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