Comprehensive strategy for capturing and integrating community input into community research training curricula
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Community stakeholders often participate in community research training curricula development. There is limited information describing how their input informs curricula. This paper describes input solicitation methods, input received, and examples of its integration. METHODS: From June 2014 to June 2016, community members (CMs) and community-based organizations (CBOs) guided curricula development tailored for CMs and CBOs, respectively. Engagement methods included a strategic planning retreat, surveys, a listening session, workgroup meetings, and community engagement studios. Descriptive statistics were used to summarize survey input. For other methods, input was extracted and compiled from facilitator notes. RESULTS: CMs (n = 37) and CBOs (n = 83) providing input included patients and caregivers and advocacy, community service, and faith-based organizations, respectively. The major feedback categories were training topic priorities, format (e.g., face-to-face vs. online), logistics (e.g., training frequency), and compensation (e.g., appro-priateness). Input directly guided design of CBO and CM curricula (e.g., additional time devoted to specific topics based on feedback) or helped to finalize logistics. CONCLUSIONS: Multiple quantitative and qualitative methods can be used to elicit input from community stakeholders to inform the development of community research training curricula. This input is essential for the development of training curricula that are culturally relevant and acceptable.
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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 | 0,123 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».