Citizen science applied to building healthier community environments: advancing the field through shared construct and measurement development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical inactivity across the lifespan remains a public health issue for many developed countries. Inactivity has contributed considerably to the pervasiveness of lifestyle diseases. Government, national and local agencies and organizations have been unable to systematically, and in a coordinated way, translate behavioral research into practice that makes a difference at a population level. One approach for mobilizing multi-level efforts to improve the environment for physical activity is to engage in a process of citizen science. Citizen Science here is defined as a participatory research approach involving members of the public working closely with research investigators to initiate and advance scientific research projects. However, there are no common measures or protocols to guide citizen science research at the local community setting. OBJECTIVES: We describe overarching categories of constructs that can be considered when designing citizen science projects expected to yield multi-level interventions, and provide an example of the citizen science approach to promoting PA. We also recommend potential measures across different levels of impact. DISCUSSION: Encouraging some consistency in measurement across studies will potentially accelerate the efficiency with which citizen science participatory research provides new insights into and solutions to the behaviorally-based public health issues that drive most of morbidity and mortality. The measures described in this paper abide by four fundamental principles specifically selected for inclusion in citizen science projects: feasibility, accuracy, propriety, and utility. The choice of measures will take into account the potential resources available for outcome and process evaluation. Our intent is to emphasize the importance for all citizen science participatory projects to follow an evidence-based approach and ensure that they incorporate an appropriate assessment protocol. CONCLUSIONS: We provided the rationale for and a list of contextual factors along with specific examples of measures to encourage consistency among studies that plan to use a citizen science participatory approach. The potential of this approach to promote health and wellbeing in communities is high and we hope that we have provided the tools needed to optimally promote synergistic gains in knowledge across a range of Citizen Science participatory projects.
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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 | 0,365 | 0,301 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,040 |
| Communication savante | 0,023 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».