The elephant in the room: Family engagement in mental health and substance use research
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing emphasis in academic research on engaging people with lived experience (PWLE) of mental health and/or substance use challenges in research projects.1 People and communities with lived experience can be included in all aspects of research processes, which is increasingly encouraged by funding bodies and institutions.While engagement has grown rapidly in recent years, 2 the movement is built upon decades of progressive experience in decentring academic work across disciplines through key informant collaboration.Lived experience engagement in research, also known as 'patient engagement' or 'patient and public involvement', provides many benefits to the research process, as PWLE are subject-matter experts and key stakeholders.PWLE engagement occurs across the health disciplines, in a wide variety of research designs, including an extensive body of mental health and substance use research.2 Engaging PWLE promotes the inclusion of perspectives that matter, and stimulates the healing of the injustices of past and current imbalances and inequities in health care and research settings.To ensure that engagement is meaningful and not tokenistic, and thus remains ethically conscious, it is important to reflect on the conceptualization of engagement: what is engagement, who is Health Expectations.
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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 | 0,065 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,038 |
| Communication savante | 0,016 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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; 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 ».