How does community engagement evolve in different compassionate community contexts? A longitudinal comparative ethnographic research protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Compassionate communities build on health promoting palliative care that aims to address gaps in access, quality, and continuity of care in the context of dying, death, loss, and grief. While community engagement is a core principle of public health palliative care, it has received little attention in empirical studies of compassionate communities. Objectives: The objectives of this research are to describe the process of community engagement initiated by two compassionate communities projects, to understand the influence of contextual factors on community engagement over time, and assess the contribution of community engagement on proximal outcomes and the potential for sustaining compassionate communities. Research Approach and Design: We use a community-based participatory action-research approach to study two compassionate communities initiatives in Montreal (Canada). We develop a longitudinal comparative ethnographic design to study how community engagement evolves in different compassionate communities contexts. Methods and Analysis: Data collection includes focus groups, review of key documents and project logbooks, participant observation, semi-structured interviews with key informants, and questionnaires with a focus on community engagement. Grounded in the ecology of engagement theory and the Canadian compassionate communities evaluation framework, data analysis is structured around longitudinal and comparative axes to assess the evolution of community engagement over time and to explore the contextual factors influencing the process of community engagement and its impacts according to local context. Ethic: This research is approved by the research ethics board of the Centre hospitalier de l'Université de Montréal (approval certificate #18.353). Discussion: Understanding the process of community engagement in two compassionate communities will contribute to a deeper understanding of the relationships between local context, community engagement processes, and their effect on compassionate communities outcomes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».