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Enregistrement W4286631748 · doi:10.3389/fpubh.2022.925402

Exploring the Multidimensionality of Trust in Participatory Health Partnerships - A Network Approach

2022· review· en· W4286631748 sur OpenAlexfundno aff
Meghan Gilfoyle, Jon Salsberg, Miriam McCarthy, Anne MacFarlane, Pádraig MacCarron

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of LimerickScience Foundation Ireland
Mots-clésCitizen journalismData scienceKnowledge managementComputer sciencePublic relationsEnvironmental healthMedicinePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Previous studies have identified "trust" as a key mechanism to achieve sustainable partnerships in participatory health research, which themselves can represent social networks. A recent review discussed the potential for social network analysis to investigate the development and maintenance of trust and its effects on partnership functioning in participatory health research partnerships. This review also recommended considering a comprehensive, nuanced and multidimensional approach to conceptualizing, operationalizing and measuring trust in research partnerships. Thus, this study aims to explore empirically the conceptualizing, operationalizing and measuring of trust in a multidimensional manner, approaching each trust dimension as an individual trust network, as well as combined as an overall trust network. Methods: = 43) individuals completed the network survey. A survey about trust was designed based on literature in the area and was administered via Qualtrics. The survey included eight network questions: one on collaboration, and seven on specific dimensions of trust. From this, we constructed a network for each trust dimension. We compared several core network measures of each to identify structural differences between the dimensions of trust. To statistically validate them, we compared them to a random and preferential null model. Results: All the networks had a high reciprocity but were decentralized. Key differences were identified across trust dimensions, particularly in terms of integrity and shared values, visions and goals. None of the networks compared well to the null models indicating participants did not randomly or preferentially (based on how much trust they receive for a particular trust dimension) trust other partners. Discussion/Conclusion: This novel empirical social network analysis of trust in a real-world partnership elucidates the nuances and multidimensional nature of trust. This provides support for expanding this research direction to enhance understanding of and interventions for trust in participatory health research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,960
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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