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Enregistrement W3116962782 · doi:10.3390/ijerph18010064

Rural Community Engagement for Health Disparities Research: The Unique Role of Historically Black Colleges and Universities (HBCUs)

2020· article· en· W3116962782 sur OpenAlexaboutno aff
Lorraine C. Taylor, Charity S. Watkins, Hannah Chesterton, K. Sean Kimbro, Ruby Gerald

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health Disparities
Mots-clésHistorically black colleges and universitiesGeneral partnershipHealth equityParticipatory action researchCommunity-based participatory researchCommunity engagementCitizen journalismRural healthPolitical sciencePublic relationsEconomic growthGerontologySociologyHealth careHigher educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reducing health disparities in rural communities of color remains a national concern. Efforts to reduce health disparities often center on community engagement, which is historically the strategy used to provide rural minority populations with support to access and utilize health information and services. Historically Black Colleges and Universities (HBCUs), with their origins derived from social injustices and discrimination, are uniquely positioned to conduct this type of engagement. We present the "Research with Care" project, a long-standing positive working relationship between North Carolina Central University (NCCU) and rural Halifax County, North Carolina, demonstrating an effective campus-community partnership. The importance of readiness to implement Community-based Participatory Research (CBPR) principles is underscored. As demonstrated by the NCCU-Halifax partnership, we recommend leveraging the positive associations of the HBCU brand identity as a method of building and sustaining meaningful relationships with rural Black communities. This underscores the role and value of HBCUs in the health disparities research arena and should be communicated and embraced.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,006
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,017
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,714
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,077 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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