‘It doesn’t happen any other way’: relationship-building and reflexivity for equity-focused intersectoral practice (EquIP)
Notice bibliographique
Résumé
Intersectoral processes that bring together public institutions, civil society organizations and affected community members are essential to tackling complex health equity challenges. While conventional wisdom points to the importance of human relationships in fostering collaboration, there is a lack of practical guidance on how to do intersectoral work in ways that support authentic relationship-building and mitigate power differentials among people with diverse experiences and roles. This article presents the results of RentSafe EquIP, a community-based participatory research initiative conducted in Owen Sound, Canada, in the midst of a housing crisis. The research explored the potential utility of equity-focused intersectoral practice (EquIP), a novel approach that invests in human relationships and knowledge co-creation among professionals and affected members of the community. The three-phase EquIP methodology centred the grounded expertise of community members with lived/living experience of housing inadequacy to catalyze reflexive thinking by people in professional roles about the institutional gaps and barriers that prevent effective intersectoral response to housing-related inequities. The research demonstrated that EquIP can support agency professionals and community members to (i) engage in (re)problematization to redefine the problem statement to better include upstream drivers of inequity, (ii) support reflexivity among those in professional roles to identify institutional practices, policies and norms that perpetuate stigma and impede effective intersectoral response and (iii) spark individual and collective agency and commitment towards a more equity-focused intersectoral system. We conclude that the EquIP methodology is a promising approach for communities seeking to address persistent health equity and social justice challenges.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».