Going to the Source: Creating a Citizenship Outcome Measure by Community-Based Participatory Research Methods
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study used participatory methods and concept-mapping techniques to develop a greater understanding of the construct of citizenship and an instrument to assess the degree to which individuals, particularly those with psychiatric disorders, perceive themselves to be citizens in a multifaceted sense (that is, not in a simply legal sense). METHODS: Participants were persons with recent experience of receiving public mental health services, having criminal justice charges, having a serious general medical illness, or having more than one of these "life disruptions," along with persons who had not experienced any of these disruptions. Community-based participatory methods, including a co-researcher team of persons with experiences of mental illness and other life disruptions, were employed. Procedures included conducting focus groups with each life disruption (or no disruption) group to generate statements about the meaning of citizenship (N = 75 participants); reducing the generated statements to 100 items and holding concept-mapping sessions with participants from the five stakeholder groups (N = 66 participants) to categorize and rate each item in terms of importance and access; analyzing concept-mapping data to produce citizenship domains; and developing a pilot instrument of citizenship. RESULTS: Multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis revealed seven primary domains of citizenship: personal responsibilities, government and infrastructure, caring for self and others, civil rights, legal rights, choices, and world stewardship. Forty-six items were identified for inclusion in the citizenship measure. CONCLUSIONS: Citizenship is a multidimensional construct encompassing the degree to which individuals with different life experiences perceive inclusion or involvement across a variety of activities and concepts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle