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Enregistrement W4386045819 · doi:10.1002/gps.5984

Making space at the table: Engaging participation of people with dementia in community development

2023· article· en· W4386045819 sur OpenAlexafffundabout
Alison Phinney, Eric Macnaughton, Elaine Wiersma, Nisha Sutherland, Carlina Marchese, Diana Cochrane, Andrea Moreira Monteiro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésDementiaCitizen journalismFocus groupInclusion (mineral)Participatory action researchPublic relationsAsset (computer security)SociologySpace (punctuation)Work (physics)Community developmentPsychologyPolitical scienceMedicineGender studiesEngineeringDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Building Capacity Project is an asset-based community development initiative that aims to reduce stigma and promote social inclusion for people with dementia. Using a community-based participatory approach, we conducted research to examine the relational patterns and participatory practices within and across project sites in two different regions of Canada (Vancouver and Thunder Bay). METHODS: Five focus groups and five individual interviews were conducted with team members and community partners (n = 29) and analysed for themes. RESULTS: The overarching theme of Making Space at the Table explains how the participation of people with dementia has served both as a value and a practice shaping the relational work throughout the project. Three sub-themes include: Maintaining a common foundation; Creating communication pathways; and Fostering personal connections. CONCLUSIONS: Together, these findings show how community development can support the meaningful participation of people with dementia in their communities through processes of collaboration that focus on individual and collective strengths, that allow time for the work to unfold, and for building relationships that foster trust and respect for diversity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,016
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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