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Enregistrement W4381568632 · doi:10.54656/jces.v15i2.449

Engagement of Persons with Dementia in Public Consultations: Process Evaluation

2023· article· en· W4381568632 sur OpenAlexaffabout
Laura García Díaz, Evelyne Durocher, Paula Gardner, Carrie McAiney, Lori Letts

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Engagement and Scholarship · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPublic healthPublic involvementPsychologyFocus groupProcess (computing)Public consultationPublic engagementGerontologyMedicineMedical educationNursingPublic relationsPolitical scienceBusinessDiseaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engagement of persons living with dementia in public consultations is central to the development of dementia-friendly communities (DFC). However, due to a lack of resources and expertise in how to support their involvement, persons living with dementia are not always involved in processes for planning the development and implementation of DFC initiatives. To better understand processes and methods that facilitate the engagement of persons living with dementia in public consultations, we evaluated the public consultation processes of a Canadian DFC initiative. A partially mixed-methods sequential equal status design guided this process evaluation. Data sources included surveys completed by public consultation participants, focus groups with members of the group that led the public consultation process, and the report that outlines consultation findings. Study results highlight the strengths and limitations of the public consultations and include recommendations for engaging persons living with dementia in public consultations. Results emphasize the importance of including persons living with dementia in DFC initiatives as project partners and public consultation participants.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,599
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,106 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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