Abstracts from the NIHR INVOLVE Conference 2017
Notice bibliographique
Résumé
AimsDuring this presentation we will share learning from a Wellcome Trust Engagement Fellowship.We will present examples of artsbased public involvement activities, including a sculpture project with young people and a play about dementia.We aim to raise awareness of what public involvement can gain from the arts; stimulate discussion about the pros and cons of different approaches; and discuss how to encourage more creativity within public involvement.Why is it important and to whom?Public involvement has been criticised for a lack of diversity and inclusivity.By diversifying the involvement activities which we offer, we may attract a wider variety of people.Arts based activities also have the potential to facilitate discussion in an accessible, safe and fun way.This session may be of particular interest to people who are planning or facilitating public involvement activities (members of the public and researchers).What difference has, or could, this project make?Throughout the project, both researchers and members of the public have found arts activities stimulating and useful.However people have encountered some practical challenges when running these projects.Specifically, people do not feel they have the necessary skills to plan and facilitate arts activities.I will discuss how we might address that skills gap and invite the audience to suggest what support is needed. What will people take away from session?An understanding of what arts/health collaborations can offer public involvement Access to resources and contacts to support future 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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,450 | 0,180 |
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 ».