Training Indigenous Community Researchers for Community-Based Participatory Ethnographic Dementia Research: A Second-Generation Model
Notice bibliographique
Résumé
Conducting community-based participatory research (CBPR) is a complex endeavor, particularly when training non-academic community members. Though examples of CBPR training programs and protocols have been published, they often address a limited set of concepts and are tailored for university or medical school students. Here, we describe the process of developing an online CBPR training program for American Indian (United States) and Indigenous (Canada) community members to conduct multi-sited ethnographic dementia research. This program is unique in its breadth and depth, as our program covers CBPR theory, methods, practical research, and administrative skills. Significantly, this program centers Indigenous methodology, pedagogy, and processes such as two-eyed seeing, storywork, and decolonization approaches. Key to this training program is a "second-generation" approach which incorporates experiential knowledge from prior community-based researchers and academic partners and is designed to develop CBPR capacity among community-based researchers and partnering communities. In this paper, we detail the experience of the first cohort of learners and subsequent improvement of the training materials. Unique challenges related to the specific research focus (dementia care pathway), population/setting (American Indian and Indigenous communities), and technology (rural digital infrastructure) are also discussed.
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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 | 0,069 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».