Lessons from a community-based participatory research study with transgender and gender nonconforming youth and their families
Notice bibliographique
Résumé
Community-based participatory research (CBPR) involves community members collaborating with academic investigators in each step of the research process. CBPR may be especially useful for research involving marginalized populations with unique perspectives and needs. In this paper, we discuss successes and challenges of using a CBPR approach for the Trans Teen and Family Narratives Project, a longitudinal mixed-methods study to examine how the family environment affects the health and well-being of transgender and gender nonconforming (TGN) youth. We describe considerations for using a CBPR approach with this population, including defining the community of TGN youth and families, engaging the community in the research process, managing conflicting agendas for community partner meetings, addressing insider/outsider status of the researchers, resolving researcher/community tensions regarding data collection tools, integrating academic and community members into a cohesive research team, developing safety plans to address participant suicidality disclosures, and differentiating the role of academics as researchers vs. advocates. We conclude by sharing lessons learned, which can inform future research to address the needs of TGN youth and families.
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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 | 0,103 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».