Engaging young people within a collaborative knowledge mobilization network: Development and evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is critical that mental health systems place a focus on prevention and early intervention focused on young people while integrating youth voice to guide priority directions. OBJECTIVE: This study was designed to better understand how youth advisories can be utilized to influence strategic directions within integrated knowledge mobilization networks operating within the youth mental health system. DESIGN: To support this objective, we reviewed the detailed stages of development in establishing a youth advisory within a national network designed to support the integration of youth services. We also engaged the advisory in a participatory evaluation process that examined the extent to which the network had created processes to include youth voice in decision-making. RESULTS: Results from the surveys identified moderate to high levels of individual engagement as well as strong development of processes and procedures that support the inclusion of youth voice across the network. DISCUSSION: Major successes and challenges are presented and discussed with respect to the development of the advisory. The findings are useful for youth advocates and adult allies working to support youth engagement (YE) in knowledge mobilization to enhance the mental health services system. This study also contributes to research and evaluation efforts examining YE and represents an exemplar methodology for evaluating YE efforts at the system level. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Young people as mental health service users and youth mental health advocates were involved in the design, data collection, analysis and interpretation of the data as well as the preparation of this manuscript.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».