Research‐ and health‐related youth advisory groups in Canada: An environmental scan with stakeholder interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Engaging youth throughout the research process improves research quality and outcomes. Youth advisory groups provide one way for youth to express their opinions on relevant issues. OBJECTIVE: This study aimed to identify research- and health-related youth advisory groups ('groups') in Canada and understand the best practices of these groups. METHODS: Google searches and supplementary methods were used to identify relevant groups in Canada. Group information was extracted from websites or through interviews with key informants. RESULTS: We identified 40 groups. Groups were commonly part of a hospital/healthcare facility, nonprofit/health organization or research group. The majority focused on a specific content area, most commonly, mental health. Over half the groups advised on health services. Members' ages ranged from 9 to 35 years. The number of members ranged from 5 to 130. Interviews (n = 12) identified seven categories relating to group practices: (a) group purpose/objectives, (b) group development, (c) group operations, (d) group structure, (e) adult involvement, (f) membership and recruitment and (g) group access. Challenges and facilitators to the success of groups were described within the following themes: (a) retaining engagement, (b) creating a safe environment and (c) putting youth in positions of influence. Advice and recommendations were provided regarding the development of a new group. CONCLUSION: This study provides a comprehensive overview of research- and health-related youth advisory groups in Canada. This information can be used to identify groups that stakeholders could access as well as inform the development of a new group. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Youth advisory group representatives were interviewed as part of the study.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».