Relational practices for meaningful inclusion in health research: Results of a deliberative dialogue study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The importance of including people affected by research (e.g., community members, citizens or patient partners) is increasingly recognized across the breadth of institutions involved in connecting research with action. Yet, the increasing rhetoric of inclusion remains situated in research systems that tend to reward traditional dissemination and uphold power dynamics in ways that centre particular (privileged) voices over others. In research explicitly interested in doing research with those most affected by the issue or outcomes, research teams need to know how to advance meaningful inclusion. This study focused on listening to voices often excluded from research processes to understand what meaningful inclusion looks and feels like, and asked what contributes to being or feeling tokenized. METHODS: In this deliberative dialogue study, 16 participants with experience of navigating social exclusions and contributing to research activities reflected on what makes for meaningful experiences of inclusion. Using a co-production approach, with a diversely representative research team of 15 that included patient and community partners, we used critically reflective dialogue to guide an inclusive process to study design and implementation, from conceptualization of research questions through to writing. RESULTS: We heard that: research practices, partnerships and systems all contribute to experiences of inclusion or exclusion; the insufficiency or absence of standards for accountability amplifies the experience of exclusion; and inclusive practices require intention, planning, reflection and resources. CONCLUSIONS: We offer evidence-informed recommendations for the deeply relational work and practices for inclusivity, focused on promising practices for cultivating welcoming systems, spaces and relationships. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: This work reflects a co-production approach, where people who use and are affected by research results actively partnered in the research process, including study design, data-generating activities, analysis and interpretation, and writing. Several of these partners are authors of this manuscript.
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 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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».