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Enregistrement W4392563409 · doi:10.1186/s40900-024-00561-7

A balancing act: navigating the nuances of co-production in mental health research

2024· letter· en· W4392563409 sur OpenAlex
Sophie Soklaridis, Holly Harris, Rowen Shier, Jordana Rovet, Georgia Black, Gail Bellissimo, Sam Gruszecki, Elizabeth Lin, Anna Di Giandomenico

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProduction (economics)Context (archaeology)Mental healthParticipatory action researchPublic relationsSociologyCitizen journalismTransformative learningGovernment (linguistics)PsychologyPolitical sciencePedagogyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes 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 objetlow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,669
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,082 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle