Knowledge, capacity and readiness: translating successful experiences in community-based participatory research for health promotion
Notice bibliographique
Résumé
Capacity building is a guiding principle of community-based participatory research (CBPR). This paper explores the interrelationship between capacity building and the concepts of readiness and intercommunity knowledge translation. A five-year study examined two long-standing projects for the primary prevention of type 2 diabetes in Aboriginal communities, to translate the lessons learned from those experiences into capacity for diabetes prevention in a third Aboriginal community. Reviewing external factors with the PRECEDE-PROCEED model of health promotion reveals that readiness for change requires both intra- and extra-community enabling factors including expertise from other communities, national and international organizations, federal health service funding, available research and intervention funding, and availability of external partners. These resources do not address the community health issue directly, but rather build capacity, objective and environmental, for the community to address the issue itself. It was found that a community that is internally ready, and situated within an external enabling environment rich in appropriate resources, can translate the knowledge from other successful community experiences to develop the capacity to initiate community health promotion for diabetes prevention.
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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 | 0,223 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,044 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».