What Goes Around: the process of building a community-based harm reduction research project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Often, research takes place on underserved populations rather than with underserved populations. This approach can further isolate and stigmatize groups that are already made marginalized. What Goes Around is a community-based research project that was led by community members themselves (Peers). CASE PRESENTATION: This research aimed to implement a community-based research methodology grounded in the leadership and growing research capacity of community researchers and to investigate a topic which community members identified as important and meaningful. Chosen by community members, this project explored how safer sex and safer drug use information is shared informally among Peers. Seventeen community members actively engaged as both community researchers and research participants throughout all facets of the project: inception, implementation, analysis, and dissemination of results. Effective collaboration between community researchers, a community organization, and academics facilitated a research process in which community members actively guided the project from beginning to end. CONCLUSIONS: The methods used in What Goes Around demonstrated that it is not only possible, but advantageous, to draw from community members' involvement and direction in all stages of a community-based research project. This is particularly important when working with a historically underserved population. Purposeful and regular communication among collaborators, ongoing capacity building, and a commitment to respect the experience and expertise of community members were essential to the project's success. This project demonstrated that community members are highly invested in both informally sharing information about safer sex and safer drug use and taking leadership roles in directing research that prioritizes harm reduction in their communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».