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Enregistrement W2779417884 · doi:10.1002/ajcp.12214

Reflecting on Participatory, Action‐Oriented Research Methods in Community Psychology: Progress, Problems, and Paths Forward

2017· article· en· W2779417884 sur OpenAlexaff
Sean A. Kidd, Larry Davidson, Tyler Frederick, Michael J. Kral

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensOntario Tech UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity psychologyFraming (construction)Participatory action researchSociologyIndigenousAction researchEngineering ethicsPublic relationsCommunity-based participatory researchContext (archaeology)PsychologySocial psychologyPolitical sciencePedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a critical reflection on participatory action research (PAR) methods as they pertain to community psychology. Following a brief review of the fundamental aspects of PAR, key developments in the field are examined. These developments include the redefinition of the research enterprise among groups such as Indigenous and consumer/survivor communities, challenges that attend the "project" framing of PAR, academic and practice context challenges, and important domains in which PAR methods need to become more engaged (e.g., social media and disenfranchised youth). Three illustrative case studies of programs of work in the areas of youth homelessness, consumer/survivor engagement, and Indigenous research are provided to illustrate these contemporary challenges and opportunities in the field. The authors make the argument that without an effort to reconsider and redefine PAR, moving away from the stereotypical PAR "project" frame, these methods will continue to be poorly represented and underutilized in community psychology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,529
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,336
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5290,336
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0240,126
Communication savante0,0400,045
Science ouverte0,0100,027
Intégrité de la recherche0,0140,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,724
Tête enseignante GPT0,736
Écart entre enseignants0,012 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations133
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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