Going to the Source: Creating a Citizenship Outcome Measure by Community-Based Participatory Research Methods
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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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 | 0,044 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».