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Enregistrement W3130094619 · doi:10.1007/s11524-021-00531-4

Loops and Building Blocks: a Knowledge co-Production Framework for Equitable Urban Health

2021· article· en· W3130094619 sur OpenAlexfundno aff
Camilla Audia, Frans Berkhout, George Owusu, Zahidul Quayyum, Samuel Agyei‐Mensah

Notice bibliographique

RevueJournal of Urban Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityWellcome TrustWellcome
Mots-clésOperationalizationProduction (economics)Equity (law)Context (archaeology)Process (computing)Knowledge productionKnowledge managementComputer scienceSociologyBusinessPolitical scienceEconomicsEpistemologyMicroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper sets out a structured process for the co-production of knowledge between researchers and societal partners and illustrates its application in an urban health equity project in Accra, Ghana. The main insight of this approach is that research and knowledge co-production is always partial, both in the sense of being incomplete, as well as being circumscribed by the interests of participating researchers and societal partners. A second insight is that project-bound societal engagement takes place in a broader context of public and policy debate. The approach to co-production described here is formed of three recursive processes: co-designing, co-analysing, and co-creating knowledge. These 'co-production loops' are themselves iterative, each representing a stage of knowledge production. Each loop is operationalized through a series of research and engagement practices, which we call building blocks. Building blocks are activities and interaction-based methods aimed at bringing together a range of participants involved in joint knowledge production. In practice, recursive iterations within loops may be limited due of constraints on time, resources, or attention. We suggest that co-production loops and building blocks are deployed flexibly.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0080,045
Communication savante0,0140,025
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,247 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Méthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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