Mixed methods participatory social justice community engagement model
Notice bibliographique
Résumé
Context: This is a community engagement model based on a Mixed Methods Participatory Social Justice (MMPSJ) research project. The community engagement model evolved as both synthesis and dissemination were co-created with participants. Indigenous community members alongside researchers and Elders explored health literacy in an effort to illuminate root causes of the social determinants of health (SDoH) and to build community capacity. Objective: To better understand the connections between health and literacy from a local perspective (living on Treaty Six). Design: Mixed methods participatory social justice and community based participatory health research. Participants: There were: 12 participants; ten Indigenous intergenerational family members including an Indigenous Elder and two researchers. Expected Results: Local, contemporary, Indigenous perspectives were shared in ways that were meaningful to participants. Research Questions: In what ways can literacy be considered a social determinant of health from an urban Indigenous community? What literacy issues marginalize the community? How would you like this information shared or disseminated? Conclusions: Appropriate engagement with local community can inform the social determinants of health in an appreciative way, can enhance ethical space, and a richer understanding within community-based research. This capacity building approach will impact health care practitioners, educators, policies, and help to strengthen relations across systems. This research was reviewed and approved by the Behavioural REB at the University of Saskatchewan.
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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 | 0,136 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 ».