Arts-Based Approaches to Priority Setting: Current Applications and Future Possibilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Arts-based research methods and priority setting research both reflect growing commitments towards public and participant involvement in research activities. This has contributed to a growth of these respective methods across research disciplines and sectors, but their intersection has not been explored. Methods: We conducted a scoping review to map the state-of-the-science of arts-based approaches within priority setting research. We conducted an open search of three databases, conducted reference list mining, and hand-searched two journals to identify relevant articles. Of 5457 records retrieved, 11 met our pre-established inclusion criteria and were included in the review. Data were extracted using Microsoft Excel to produce narrative and descriptive summaries. Findings: All articles had some degree of health focus. Areas of priority setting centered on chronic illness, hard to reach populations, cancer survivorship, dental reform, and youth. In terms of artistic approaches, the majority of the articles included visual methods, with some articles utilizing multiple art approaches such as music, drawing, and filmmaking. Qualitative methods were used in all articles alongside the arts-based approaches, encompassing techniques such as interviews, discussions, and storytelling. Priority setting activites were mainly facilitated in group settings. The suggested benefits of arts-based approaches included enhancing participant communication, improving accessible research dissemination, and encouraging dialogues on identified health concerns. Challenges with using arts-based approaches included limitations on time and resources. Conclusion: Arts-based approaches to priority setting is an expanding field, with clear applications across various research contexts and priority focal areas. Further attention to the integration of arts-based approaches within priority setting, their theoretical underpinnings, and concurrent development and evaluation of arts-based priority setting methods are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
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 | 0,109 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,023 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».