Partnering with organisations beyond academia through strategic collaboration for research and mobilisation in immigrant/ethnic-minority communities
Notice bibliographique
Résumé
Community-engaged research needs involving community organisations as partners in research. Often, however, considerations regarding developing a meaningful partnership with community organisations are not highlighted. Researchers need to identify the most appropriate organisation with which to engage and their capacity to be involved. Researchers tend to involve organisations based on their connection to potential participants, which relationship often ends after achieving this objective. Further, the partner organisation may not have the capacity to contribute meaningfully to the research process. As such, it is the researchers' responsibility to build capacity within their partner organisations to encourage more sustainable and meaningful community-engaged research. Organisations pertinent to immigrant/ethnic-minority communities fall into three sectors: public, private and non-profit. While public and private sectors play an important role in addressing issues among immigrant/ethnic-minority communities, their contribution as research partners may be limited. Involving the non-profit sector, which tends to be more accessible and utilitarian and includes both grassroots associations (GAs) and immigrant service providing organisations (ISPOs), is more likely to result in mutually beneficial research partnerships and enhanced community engagement. GAs tend to be deeply rooted within, and thus are often truly representative of, the community. As they may not fully understand their importance from a researcher's perspective, nor have time for research, capacity-building activities are required to address these limitations. Additionally, ISPOs may have a different understanding of research and research priorities. Understanding the difference in perspectives and needs of these organisations, building trust and creating capacity building opportunities are important steps for researchers to consider towards building durable partnerships.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».