Building Action Research Partnerships for Community Impact: Lessons From a National Community-Campus Engagement Project
Notice bibliographique
Résumé
While many studies have addressed the successes and challenges of participatory action research, few have documented how community campus engagement (CCE) works and how partnerships can be designed for strong community impact. This paper responds to increasing calls for ‘community first’ approaches to CCE. Our analysis draws on experiences and research from Community First: Impacts of Community Engagement (CFICE), a collaborative action research project that ran from 2012-2020 in Canada and aimed to better understand how community-campus partnerships might be designed and implemented to maximize the value for community-based organizations. As five of the project’s co-leads, we reflect on our experiences, drawing on research and practice in three of CFICE’s thematic hubs (food sovereignty, poverty reduction, and community environmental sustainability) to identify achievements and articulate preliminary lessons about how to build stronger and more meaningful relationships. We identify the need to: strive towards equitable and mutually beneficial partnerships; work with boundary spanners from both the academy and civil society to facilitate such relationships; be transparent and self-reflexive about power differentials; and look continuously for ways to mitigate inequities.
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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 | 0,043 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».