MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2170974535 · doi:10.1177/1757975910383929

The pursuit of excellence: engaging the community in participatory health research

2010· article· en· W2170974535 sur OpenAlexaff
Vivian R. Ramsden, Shari McKay, Jackie Crowe

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Promotion · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory action researchGeneral partnershipExcellenceCommunity-based participatory researchAccountabilityPublic relationsCitizen journalismCommunity engagementCommunity healthSociologyPolitical scienceMedicinePublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-based participatory research approaches are designed to improve health and well-being in communities and to minimize health disparities in general. It is this partnership approach to research that equitably involves community members, organizational representatives and researchers in all aspects of the research process and in which all partners contribute expertise, decision-making and ownership. Further to this, community-based participatory research is utilized to study and address community-identified issues through a collaborative and empowering action-oriented process that builds on the strengths of the community. The results of this research endeavour highlight the need for integrating community-based participatory research, primary health care and social accountability in the pursuit of excellence. The process and the results/findings provide ways that the community are able to enhance their health and wellness, increase capacity and be empowered to direct their education, research and service activities towards addressing and meeting the health priorities of the community.

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)0,321
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,208
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3210,208
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0150,035
Communication savante0,0200,013
Science ouverte0,0040,034
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,884
Tête enseignante GPT0,773
Écart entre enseignants0,111 · 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
Domainenon disponible
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

Citations42
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Health PromotionMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207