Interactive CO-learning for Research Engagement and Education (I-COREE) Curriculum to Build Capacity Between Community Partners and Academic Researchers
Notice bibliographique
Résumé
The voice of diverse communities continues to be minimal in academic research. Few models exist for education and training of new research topics and terminology and building partnership capacity in community-engaged research. Little is known about integrative education and training when building participatory research partnerships for sustainability and developing trust and rapport. Community partners at an Asian community-based health and social services center in a large metropolitan area wanted to explore the cultural context of a health-assistive smart home that monitors and auto-alerts with changes in health. With historical and recent rising trends in culturally insensitive research in several diverse communities, the concept of technology-enabled monitoring in the privacy of one's home brings uncertainty. Academic nurse researchers and community partners co-created a culturally safe integrative education and training curriculum, the Interactive CO-learning for Research Engagement and Education (I-COREE). The purpose was to design, implement, and evaluate the curriculum to respond to the community partners' needs to create a culturally safe space through an integrative education and training to facilitate building partnership capacity for research engagement including developing trust and rapport and addressing uncertainties in health-assistive technologies. Popular education tenets informed the curriculum. Twelve academic and community partners participated, four were team teachers who co-led the session. Implementation of the experiential, multimodal co-learning activities were conducted within ahalf-day. The curriculum evaluation indicated that it helped bridge critical conversations about partners' fears of the unknown, approach culturally sensitive topics safely, and trust and rapport. Key elements may be translatable to other partnerships.
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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 | 0,025 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».