Peer engagement in harm reduction strategies and services: a critical case study and evaluation framework from British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Engaging people with drug use experience, or 'peers,' in decision-making helps to ensure harm reduction services reflect current need. There is little published on the implementation, evaluation, and effectiveness of meaningful peer engagement. This paper aims to describe and evaluate peer engagement in British Columbia from 2010-2014. METHODS: A process evaluation framework specific to peer engagement was developed and used to assess progress made, lessons learned, and future opportunities under four domains: supportive environment, equitable participation, capacity building and empowerment, and improved programming and policy. The evaluation was conducted by reviewing primary and secondary qualitative data including focus groups, formal documents, and meeting minutes. RESULTS: Peer engagement was an iterative process that increased and improved over time as a consequence of reflexive learning. Practical ways to develop trust, redress power imbalances, and improve relationships were crosscutting themes. Lack of support, coordination, and building on existing capacity were factors that could undermine peer engagement. Peers involved across the province reviewed and provided feedback on these results. CONCLUSION: Recommendations from this evaluation can be applied to other peer engagement initiatives in decision-making settings to improve relationships between peers and professionals and to ensure programs and policies are relevant and equitable.
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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 | 0,071 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».