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Enregistrement W3034628751 · doi:10.1177/0022167820919268

Veterans Health and Well-Being—Collaborative Research Approaches: Toward Veteran Community Engagement

2020· article· en· W3034628751 sur OpenAlexaboutno aff
Zeno Franco, Katinka Hooyer, Leslie Ruffalo, Rae Anne Frey-Ho Fung

Notice bibliographique

RevueJournal of Humanistic Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesHealth Resources and Services AdministrationNational Endowment for the HumanitiesAdvancing a Healthier Wisconsin Endowment
Mots-clésCommunity engagementGeneral partnershipParticipatory action researchCommunity psychologyCommunity-based participatory researchHealth careSummitPublic relationsPopulationSociologyPsychologyMedical educationMedicinePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Veteran community engagement is an evolving discipline informed by traditional community-based participatory research, veteran studies, and veterans themselves. This Special Issue suggests that research collaborations including military veterans, soldiers, and their families as co-researchers is a critical next step toward a designing thinking perspective in social and healthcare systems for this population. This Special Issue was conceptualized through a veteran community-academic partnership formed over a decade ago. We briefly describe the activities of this partnership from 2008 to present in order to frame the praxis considerations within this issue. The partnership hosted several Warrior Summit conferences from 2013 to present, with the last of this series calling for academic contributions. The resulting papers drawn from the conference and other authors form this issue, and include a wide range of topics: Arts- and theater-based interventions for PTSD; engaging veteran college students in higher education; combining strengths of the chaplaincy and psychology to address changes in veteran identity after moral injury; multi-sector community coalitions for veteran reintegration in the US and Canada; veteran volunteering as a reintegration strategy; examining experiences of US military nurses; veteran collaboratively designed mindfulness groups in a VA healthcare system; engaging veterans on Community Advisory Boards; using photovoice to highlight veterans issues; collaborative research on veteran homelessness; veteran self-medication with psychedelics; community engaged addictions research; and collaboratively designing veteran peer support curricula. These projects represent an emerging movement and offer a multidisciplinary roadmap toward assisting and honoring veterans in their transition back into the civilian world.

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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0250,031
Communication savante0,0360,027
Science ouverte0,0060,048
Intégrité de la recherche0,0090,014
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 Opus0,624
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,100 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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