Building consensus in research partnerships: a scoping review of consensus methods
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research partnership approaches that engage community members within the research team (for example, integrated knowledge translation, community-based participatory research) are typically used to enhance the relevance and usefulness of research findings. However, research outcomes generated through partnered research do not de facto address the priorities of those most affected nor take inclusion or power dynamics into consideration. Consensus methods (for example, Delphi, Deliberative Dialogue) can be used to develop evidence-based solutions by addressing the groups’ needs and priorities. Limited research has examined how consensus methods are used by research partnerships. Aims and objectives: Using the PRISMA-ScR checklist as a guide, this scoping review sought to better understand the use of consensus methods in research partnerships. Methods: The search strategy involved four databases (MEDLINE, PsycINFO, EMBASE and CINAHL Plus). A total of 6,654 citations were screened, 404 were advanced for full text review, and 34 studies met eligibility criteria. Data from the 34 studies were extracted and iteratively analysed by three members of our research team. Findings: At least 11 different consensus methods were used with variations of the Delphi being most common. Issues of inclusion and power dynamics were rarely discussed. Overall, there was limited reporting of consensus methods, partnership approaches, and/or power dynamics. Discussion and conclusions: This review extends the literature by providing an overview of consensus methods that have been conducted in research partnerships and how they have been executed. We offer initial considerations for conducting and reporting on the use of consensus methods in research co-production.
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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 | 0,376 | 0,551 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,064 | 0,064 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».