Notice bibliographique
Résumé
The inclusion of older people in research is a relatively new concept, predominantly explored in the UK, US, and Canada. There are a number of approaches to this type of research, and this plurality is apparent in the terminology appearing in the academic literature. “Inclusive research” overlaps with terms such as “user-led research”, “community research”, “participatory action research” (PAR), “collaborative research” and “co-research”. In this book, we decided to use the umbrella term “participatory approaches” to refer to different approaches that aim at including older adults as co-creators of the research cycle. A growing body of evidence shows that what we deemed “participatory approaches” may increase the relevance and applicability of the research. Contributions provided by older people when designing, implementing, and disseminating research may make studies more effective, credible, and cost effective. Additionally, there is growing acknowledgement of a moral imperative to involve individuals who are the focus of research about them. However, participatory approaches among many benefits imply also numerous challenges; critical concerns include the potential for marginalisation of older people from deprived communities who risk being labelled as uncooperative or unproductive if they do not volunteer to get involved in community projects. This might partially explain why the involvement of older people as co-producers of the research process is not yet common practice. In order to address this challenge and make participatory approaches in ageing research more accessible to academics, practitioners, policy makers, and all who are interested in them, this chapter presents an overview of the field of participatory approaches in ageing research. We start by discussing common understandings and definitions of participatory approaches in ageing research and then proceed to their application across different research fields and research stages. Finally, we outline the structure of the book and the individual chapters.
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 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 | 0,117 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,061 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».