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Enregistrement W2135987447 · doi:10.1177/1524839909355520

Building Capacity for Community-Based Participatory Research for Health Disparities in Canada: The Case of “Partnerships in Community Health Research”

2010· article· en· W2135987447 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion Practice · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory action researchCommunity-based participatory researchHealth equityEnthusiasmExperiential learningPublic relationsMedical educationCommunity healthSociologyPolitical scienceMedicinePsychologyNursingPedagogyPublic healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enthusiasm for community-based participatory research (CBPR) is increasing among health researchers and practitioners in addressing health disparities. Although there are many benefits of CBPR, such as its ability to democratize knowledge and link research to community action and social change, there are also perils that researchers can encounter that can threaten the integrity of the research and undermine relationships. Despite the increasing demand for CBPR-qualified individuals, few programs exist that are capable of facilitating in-depth and experiential training for both students and those working in communities. This article reviews the Partnerships in Community Health Research (PCHR), a training program at the University of British Columbia that between 2001 and 2009 has equipped graduate student and community-based learners with knowledge, skills, and experience to engage together more effectively using CBPR. With case studies of PCHR learner projects, this article illustrates some of the important successes and lessons learned in preparing CBPR-qualified researchers and community-based professionals in Canada.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,348
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3480,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,959
Tête enseignante GPT0,762
Écart entre enseignants0,196 · 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