Building Capacity for Community-Based Participatory Research for Health Disparities in Canada: The Case of “Partnerships in Community Health Research”
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,173 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,059 | 0,063 |
| Communication savante | 0,019 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».