Doing Aging Research Together: Innovative Perspectives on Participatory Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The symposium aims to take a closer look at what it means to involve older participants in ageing research - beyond the role of research subjects. By discussing projects that deploy different participatory approaches we investigate the manifold ways in which older adults can become co-creators of the research process. We do so comparing such approaches in different domains, with different outcomes and in different stages of the research process. Consequently, this symposium (1) looks at the research process through the lens of benefits and challenges resulting from involving older adults as co-creators; (2) showcases projects across different domains and different jurisdictions that applied participatory approach in ageing research to discuss benefits and challenges, and (3) advances scientific insights into participatory approaches involving older adults. After an introductory contribution outlining theories, concepts and developments of participatory approaches in ageing research, we present insights from three empirical studies in different cultural and thematic settings. In our first presentation, Anna Wanka and Anna Urbaniak open the symposium by presenting an overview of participatory approaches that involve older adults. In the first empirical presentation, Julia Nolte and Hamid Turker discuss the process of involving older adults in data analysis and therefor present data from the US. In the third presentation, Lillian Hunn highlights how the recent COVID-19 pandemic impacted patient involvement in research in Canada. Finally, Anna Urbaniak discusses the process of planning participatory research with hard to reach population among older adults in Austria, namely those who are socially excluded.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,138 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,139 |
| Communication savante | 0,029 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».