Centering equity and lived experience: implementing a community-based research grant on cannabis and mental health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health research in Canada is not only underfunded but there remains an inequitable distribution of funding to address unmet needs especially in clinical and applied research. In 2018, the legalization of cannabis for non-medical use in Canada sparked the need to examine the relationship between cannabis use and mental health. The federal government allocated $10 M over 5 years to the Mental Health Commission of Canada (MHCC), a pan-Canadian health organization funded at arm's length by the federal government. METHODS: In 2020, the MHCC implemented an innovative community-based research (CBR) program to investigate this relationship among priority populations including people who use cannabis and live with mental illness, First Nations, Inuit and Métis, two-spirit, lesbian, gay, bisexual, trans and/or queer (2SLGBTQ+) individuals, and racialized populations. Extensive consultations, a scoping review and an environmental scan set the research agenda. Key program components included a review committee with representation from diverse priority populations, extensive proposal-writing support for applicants, and capacity bridging workshops for the 14 funded projects. RESULTS: Of the 14 funded research projects, 6 focus on and are led by Indigenous communities, 5 focus on other equity-seeking populations, and 9 explore the perceived patterns, influence and effects of use including benefits and harms. Lessons learned include the importance of a health equity lens and diverse sources of knowledge setting the CBR research agenda. In addition to capacity bridging that promote equitable roles among knowledge co-producers as well as the critical role of organizational support in increasing research productivity, especially in the area of mental health and cannabis use where there is a need for more applied research. CONCLUSION: Centering equity and lived and living experience strengthened the rationale for investments and ensured user-led evidence generation and utilization - a key public health gain. Organizational support for proposal development and capacity bridging yields significant value that can be replicated in future CBR initiatives.
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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 | 0,182 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,047 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| 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 ».