THE PROMISE AND CHALLENGES OF GERONTOLOGISTS WHO ADVANCE THE SCIENCE OF COMMUNITY-ENGAGED RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our aging population demands more responsive policies and services and calls for a shift from involving older adults as individual participants toward collaborating with or empowering their communities as research partners. Knowing how to build capacity for community-engaged research (CEnR) among gerontologists requires understanding the challenges of such endeavors. A survey was distributed to gerontologists in March 2021 to December 2022, and was supplemented by a brainstorming focus group. We received responses from academic faculty, staff, students, and trainees (n=98) representing multiple academic disciplines from community health and implementation science to behavioral and social sciences. Many identified as a minoritized person (57.7%) and used mixed methods (55.1%). Focus group findings revealed challenges around community and participant recruitment, sustaining relationships, low-resource contexts and recognition. These reflected concerns around time, work, and funding – three most commonly-occurring words in survey responses. Barriers articulated include, “the time it takes to cultivate real relationships with community partners to design and carry out research together,” “confusion among academic colleagues on how this work is scholarship,” and a “lack of understanding and recognition from universities and funding agencies.” To more effectively mobilize knowledge and remain relevant, institutions would do well to heed calls for training on involving community members as co-researchers (78.6%), learning about rapidly developing CEnR methodologies (75.3%), and sustaining successful intervention programs after grant funding has ended (70.4%) among other priorities. This study provides critical insight into the landscape of CEnR among gerontologists and may be used to develop more supportive programs and structures.
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 | 0,351 | 0,339 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,052 |
| Communication savante | 0,038 | 0,064 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,053 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».