What Is It Like to Do Community-Engaged Research? Lessons Learned From University Researchers’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Community-engaged research calls on us to rethink ourselves as researchers and to address lopsided researcher-researched relationships. As a group of university researchers, we participated in a research-practice partnership that included a research-intensive university, an internationally recognized professional learning network, a ministry of education funder, and a school district in Alberta, Canada. Despite the long-standing, collaborative relationships between these organizations, a spin-off research partnership slid into traditional research practices that limited the project’s potential. To critically reflect on these events, we engaged in eight cogenerative dialogues and three semistructured interviews to examine key moments in the partnership more closely. Our findings highlight how limitations in our fields of view as well as significant changes at crucial points in the partnership affected our ability to engage in sustained community-engaged research. We discuss critical learnings about this partnership in particular and offer recommendations that will help future research-practice partnerships assess and sustain their collaborations in meaningful ways.
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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 | 0,160 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,059 |
| Communication savante | 0,037 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».