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Enregistrement W2790208997 · doi:10.1037/amp0000167

Community-based participatory research (CBPR): Towards equitable involvement of community in psychology research.

2018· article· en· W2790208997 sur OpenAlexaff
Susan E. Collins, Seema L. Clifasefi, Joey Stanton, The Leap Advisory Board, Kee J.E. Straits, Eleanor Gil‐Kashiwabara, Patricia Rodríguez Espinosa, Andel Nicasio, Michele P. Andrasik, Starlyn M. Hawes, Kimberly A. Miller, Lonnie A Nelson, Victoria E. Orfaly, Bonnie Duran, Nina Wallerstein

Notice bibliographique

RevueAmerican Psychologist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésParticipatory action researchCommunity psychologyCommunity-based participatory researchPsycINFOHealth equitySociologyEngineering ethicsPublic relationsPsychologySocial psychologyPublic healthMEDLINEMedicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-based participatory research (CBPR) answers the call for more patient-centered, community-driven research approaches to address growing health disparities. CBPR is a collaborative research approach that equitably involves community members, researchers, and other stakeholders in the research process and recognizes the unique strengths that each bring. The aim of CBPR is to combine knowledge and action to create positive and lasting social change. With its origins in psychology, sociology, and critical pedagogy, CBPR has become a common research approach in the fields of public health, medicine, and nursing. Although it is well aligned with psychology's ethical principles and research aims, it has not been widely implemented in psychology research. The present article introduces CBPR to a general psychology audience while considering the unique aims of and challenges in conducting psychology research. In this article, we define CBPR principles, differentiate it from a more traditional psychology research approach, retrace its historical roots, provide concrete steps for its implementation, discuss its potential benefits, and explore practical and ethical challenges for its integration into psychology research. Finally, we provide a case study of CBPR in psychology to illustrate its key constructs and implementation. In sum, CBPR is a relevant, important, and promising research framework that may guide the implementation of more effective, culturally appropriate, socially just, and sustainable community-based psychology research. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).

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)0,384
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,379
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3840,379
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0160,043
Communication savante0,0180,016
Science ouverte0,0060,039
Intégrité de la recherche0,0100,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,718
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,057 · 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

Citations720
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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