Building Critical Community Engagement through Scholarship: Three Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
The Collaborative RESearch Team to study psychosocial factors in bipolar disorder (CREST.BD) is a multidisciplinary network dedicated to advancing science and practice around psychosocial issues associated with bipolar disorder (BD), improving the care and wellness of people living with bipolar disorder, and strengthening services and supports for these individuals. CREST.BD specializes in community-based participatory research, in which research is conducted as a partnership between researchers and community members. This article describes the evolution of the CREST.BD network and CREST.BD’s commitment to community-based participatory research in bipolar disorder research. Examples of CREST.BD projects using community-based participatory research to study stigma, quality of life, psychosocial interventions, and creativity in bipolar disorder are highlighted, and opportunities and challenges of engaging in community-based participatory research in bipolar disorder specifically and the mental health field more broadly are discussed. This article demonstrates how CBPR can be used to enhance the relevance of research practices and products through community engagement, and how community-based participatory research can enrich knowledge exchange and mobilization.Â
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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 | 0,041 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| 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 ».