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Enregistrement W4361290651 · doi:10.1136/bmjgh-2022-011463

Challenges and opportunities in coproduction: reflections on working with young people to develop an intervention to prevent violence in informal settlements in South Africa

2023· article· en· W4361290651 sur OpenAlexaff
Jeneviève Mannell, Laura Washington, Sivuyile Khaula, Zamakhoza Khoza, Smanga Mkhwanazi, Rochelle A. Burgess, Laura J. Brown, Rachel Jewkes, Nwabisa Shai, Samantha Willan, Andrew Gibbs

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensInstitute of Gender and Health
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésCoproductionInformal settlementsIntervention (counseling)Human settlementOccupational safety and healthEconomic growthPolitical sciencePublic administrationNursingMedicinePublic relationsGeographyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coproduction is widely recognised as essential to the development of effective and sustainable complex health interventions. Through involving potential end users in the design of interventions, coproduction provides a means of challenging power relations and ensuring the intervention being implemented accurately reflects lived experiences. Yet, how do we ensure that coproduction delivers on this promise? What methods or techniques can we use to challenge power relations and ensure interventions are both more effective and sustainable in the longer term? To answer these questions, we openly reflect on the coproduction process used as part of Siyaphambili Youth (‘Youth Moving Forward’), a 3-year project to create an intervention to address the social contextual factors that create syndemics of health risks for young people living in informal settlements in KwaZulu-Natal province in South Africa. We identify four methods or techniques that may help improve the methodological practice of coproduction: (1) building trust through small group work with similar individuals, opportunities for distance from the research topic and mutual exchanges about lived experiences; (2) strengthening research capacity by involving end users in the interpretation of data and explaining research concepts in a way that is meaningful to them; (3) embracing conflicts that arise between researchers’ perspectives and those of people with lived experiences; and (4) challenging research epistemologies through creating spaces for constant reflection by the research team. These methods are not a magic chalice of codeveloping complex health interventions, but rather an invitation for a wider conversation that moves beyond a set of principles to interrogate what works in coproduction practice. In order to move the conversation forward, we suggest that coproduction needs to be seen as its own complex intervention, with research teams as potential beneficiaries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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