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Enregistrement W4393869991 · doi:10.1017/cts.2024.270

296 Investing in Community-Led Research Capacity Building: New Seed Grant Type

2024· article· en· W4393869991 sur OpenAlexfundno aff
Jen Brown, Claudia Galeno-Sanchez, Corella Payne, Sista Yaa Simpson, P.A.N. Reddy, Pedro Serrano

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlNorthwestern University
Mots-clésLibrary scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/GOALS: We will describe the community-driven development and impact of the new Community Research Capacity-Building grants from the Alliance for Research in Chicagoland Communities, Northwestern University. Communities expressed that to enter equitably into partnerships with academics they need support to build their own community research capacity. METHODS/STUDY POPULATION: ARCC Seed Grants, since 2008, included Partnership Development and Research Pilots, which are both jointly submitted by a community-academic partnership. The new Community Grants are submitted only by community partners and don’t require an academic partner. These grants, $3,000 over 6 months, support the development or strengthening of organizational or community-level research capacity. This may include assessing community capacity to lead and/or collaborate on research; building research capacity of community organizations (staff, leadership, residents), developing community infrastructure (e.g. research principles; staff research responsibilities; process for assessing/ tracking researcher inquiries; template memorandum of understanding) or community research priorities, etc. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Eight ARCC Community Research Capacity-Building Seed Grants have been awarded so far as a part of three cycles of applications over 2022-23 (2 in 2022, 6 in 2023). During this time period, data has been collected during the application process, in final reports, and in informal group and individual discussions. Information about the profile of grantees (community representation, health focus, etc.), the initial impact of grants, and feedback from grantees about the positive and challenging aspects of the grants will be shared. Grantees have informally shared that the awards have helped to address concerns that many low-income communities of color have their voices are not adequately included in research and other decision-making. The poster will be co-presented by a community grant recipient. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: To ensure that research partnerships are community-driven & equitable, it is necessary to invest in community research capacity-building. More evaluation is needed to understand the grants impact, as well as other approaches to community research capacity and leadership development. Poster will be co-presented by a community grant recipient.

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 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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,700
Tête enseignante GPT0,623
Écart entre enseignants0,077 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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