A balancing act: navigating the nuances of co-production in mental health research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the context of mental health research, co-production involves people with lived expertise, those with professional or academic expertise, and people with both of these perspectives collaborating to design and actualize research initiatives. In the literature, two dominant perspectives on co-production emerge. The first is in support of co-production, pointing to the transformative value of co-production for those involved, the quality of services developed through this process, as well as to broader system-level impacts (e.g. influencing changes in health system decision making, care practices, government policies, etc.). The second stance expresses scepticism about the capacity of co-production to engender genuine collaboration given the deeply ingrained power imbalances in the systems in which we operate. While some scholars have explored the intersections of these two perspectives, this body of literature remains limited. MAIN TEXT: This paper contributes to the literature base by exploring the nuances of co-production in health research. Using our mental health participatory action research project as a case example, we explore the nuances of co-production through four key values that we embraced: 1. Navigating power relations together 2. Multi-directional learning 3. Slow and steady wins the race 4. Connecting through vulnerability CONCLUSIONS: By sharing these values and associated principles and practices, we invite readers to consider the complexities of co-production and explore how our experiences may inform their practice of co-production. Despite the inherent complexity of co-production, we contend that pursuing authentic and equitable collaborations is integral to shaping a more just and inclusive future in mental health research and the mental health system at large.
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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 | Études des sciences et des technologies Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,318 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,290 |
| Communication savante | 0,062 | 0,067 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,068 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».