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Enregistrement W2159771412 · doi:10.1177/1476750313507093

‘Community control’ in CBPR: Challenges experienced and questions raised from the Trans PULSE project

2013· article· en· W2159771412 sur OpenAlexaffabout
Robb Travers, Jake Pyne, Greta R. Bauer, Lauren Munro, Brody Giambrone, Rebecca Hammond, Kyle Scanlon

Notice bibliographique

RevueAction Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensRegent Park Community Health CentreWestern UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory action researchCommunity-based participatory researchSociologyTransphobiaTransgenderPublic relationsRacismPolitical scienceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Newer forms of community-based participatory research (CBPR) prioritize community control over community engagement, and articles that outline some of the challenges inherent in this approach to CBPR are imperative in terms of advancing knowledge and practice. This article outlines the community control strategy utilized by Trans PULSE, an Ontario-wide research initiative devoted to understanding the ways in which social exclusion, cisnormativity (the belief that transgender (trans) identities or bodies are less authentic or ‘normal’), and transphobia shape the provision of services and affect health outcomes for trans people in Ontario, Canada. While we have been successful in building and supporting a solid model of community control in research, challenges have emerged related to: power differentials between community and academic partners, unintentional disempowerment of community members through the research process, the impact of community-level trauma on team dynamics, and differing visions about the importance and place of anti-racism work. Challenges are detailed as ‘lessons learned’ and a series of key questions for CBPR teams to consider are offered.

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)0,146
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1460,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0420,040
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0070,018
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,909
Tête enseignante GPT0,762
Écart entre enseignants0,147 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations87
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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