Engaging the Community: Knowledge Translation as Transformation in the Lives of Children in One Rural Community of Prince Edward Island
Notice bibliographique
Résumé
This research involves transdisciplinary, participatory research to identify strategies, approaches, tools, and resources that promote effective knowledge translation related to health in the rural communities of Prince Edward Island (PEI). Partnerships established with six rural PEI communities enabled researchers to identify and evaluate effective knowledge translation strategies. Interactive engagement of communities results in the most effective knowledge translation (St Croix 2001) and forms the basis of this research project. Knowledge translation has become a priority for many research organizations (Canadian Institute of Population Health 2002) because many decision makers have not used academic research findings in developing programs or policies (Barahamson 1996 & Mowday 1997). This gap is found in nearly all fields in which there are both practitioners and researchers. Preliminary findings from focus group interviews involving parents, youth and service providers from rural communities on PEI are presented as a means of addressing this gap. This research demonstrates that when rural communities are engaged in unique, participatory forms of relationship building and approaches that translate research results into meaningful information and programs, positive changes in a community’s attitudes and behaviours will result. This article describes how members of one rural community engaged with researchers and used knowledge gained from the results of research to established a youth centre for their children.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».