Evaluating recovery colleges: a co-created scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Recovery Colleges (RCs) are education-based centres providing information, networking, and skills development for managing mental health, well-being, and daily living. A central principle is co-creation involving people with lived experience of mental health/illness and/or addictions (MHA). Identified gaps are RCs evaluations and information about whether such evaluations are co-created. We describe a co-created scoping review of how RCs are evaluated in the published and grey literature. Also assessed were: the frameworks, designs, and analyses used; the themes/outcomes reported; the trustworthiness of the evidence; and whether the evaluations are co-created. We followed Arksey and O’Malley’s methodology with one important modification: “Consultation” was re-conceptualised as “co-creator engagement” and was the first, foundational step rather than the last, optional one. Seventy-nine percent of the 43 included evaluations were peer-reviewed, 21% grey literature. These evaluations represented 33 RCs located in the UK (58%), Australia (15%), Canada (9%), Ireland (9%), the USA (6%), and Italy (3%). Our findings depict a developing field that is exploring a mix of evaluative approaches. However, few evaluations appeared to be co-created. Although most studies referenced co-design/co-production, few described how much or how meaningfully people with lived experience were involved in the evaluation.
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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 | 0,241 | 0,508 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».