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Enregistrement W4387190676 · doi:10.1136/bmjopen-2023-074075

How does participatory research work: protocol for a realist synthesis

2023· article· en· W4387190676 sur OpenAlexafffund
Loubna Belaid, Iván Sarmiento, Anna Dion, Juan Pimentel, Andrés Rojas-Cárdenas, Anne Cockcroft, Neil Andersson

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of OntarioMcGill UniversityÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchÉcole nationale d'administration publique
Mots-clésMedicineProtocol (science)Engineering ethicsHealth services researchWork (physics)Public healthMedical educationAlternative medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Participatory research science deals with partnerships underlying research, governance and ownership of research products. It is concerned with relationships behind research objectives and methods. Participatory research has gained significant traction in design of health interventions, contextualising these to local settings and stakeholder groups. Despite a massive increase in participatory research exercises, the field remains undertheorised, and the mechanisms for improving health outcomes remain unclear. This realist review seeks to understand how and under what circumstances participatory research impacts health and social outcomes. METHODS AND ANALYSIS: The review will follow four steps: (1) searching for and selecting evidence, (2) assessing the quality of evidence, (3) extracting and categorising data and (4) synthesising the data in the form of context-mechanism-outcomes configurations. The review will follow the Realist And Meta Narrative Evidence Syntheses: Evolving Standards (RAMESES) II guidelines for reporting realist evaluations. We categorise and synthesise data in four steps: (1) identifying outcomes, (2) identifying contextual components of outcomes, (3) theoretical redescription (abduction) and (4) identifying mechanisms. A retroductive analysis will identify mechanisms by moving between empirical data and theories, using inductive and deductive reasoning to explain the outcomes-context matches. The output will generate middle-range theories on how participatory research works, for whom and under what circumstances. ETHICS AND DISSEMINATION: This study is a review of a published literature. It does not involve human participants. We will convene a workshop to share and discuss the preliminary results with partners and key stakeholders involved in participatory health research. We will publish the review results in peer-reviewed journals and academic conferences.

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)0,225
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,387
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2250,387
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,011
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1370,033

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 Opus0,978
Tête enseignante GPT0,838
Écart entre enseignants0,141 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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