Developing a compassionate community: a Canadian conceptual model for community capacity development
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to share a Canadian model called Developing a Compassionate Community (DCC) in which aging, dying, caregiving, and grieving are everyone’s responsibility. The model provides a research-informed practice guide for people who choose to adopt a community capacity development approach to developing a compassionate community. Based on 30 years of Canadian research by the author in rural, urban, First Nations communities, and long-term care homes, the DCC model offers a practice theory and practical tool. The model incorporates the principles of community capacity development which are as follows: change is incremental and in phases, but nonlinear and dynamic; the change process takes time; development is essentially about developing people; development builds on existing resources (assets); development cannot be imposed from the outside; and development is ongoing (never-ending). Community capacity development starts with citizens who want to make positive changes in their lives and their community. They become empowered by gaining the knowledge, skills, and resources they need. The community mobilizes around finding solutions rather than discussing problems. Passion propels their action and commitment drives the process. The strategy for change is engaging, empowering, and educating community members to act on their own behalf. It requires mobilizing networks of families, friends, and neighbors across the community, wherever people live, work, or play. Community networks are encouraged to prepare for later life, and for giving and getting help among themselves. This Canadian model offers communities one approach to developing a compassionate community and is a resource for implementing a public health approach to end-of-life care in Canada. The model is also available to be evaluated for its applicability beyond Canada and is designed to be adapted to new contexts if desired.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».