International declaration on rural mental health research: 10 guiding principles and standards
Notice bibliographique
Résumé
Rural communities have unique mental health needs and challenges which are often related to the uniqueness of the community itself. On a per-capita basis, the investment in rural mental health research is far less than that in urban communities. Added to this, rural communities are often at risk of researchers, based in large urban universities, visiting, conducting the research with minimal engagement with local stakeholders and limited understanding of the community's social-service-environmental context. Often this research leaves no visible benefit to the community with respect to increased knowledge, resources or community capacity. This commentary is based on the insights of a panel of authors from 9 countries, each with extensive experience of rural mental health research and work. And it seeks to stimulate the discourse on responsible rural mental health practice. The aim of this commentary is to provide a reference on research practice for novice and experienced researchers on rural mental health research and practice, to assist policymakers, government and funding bodies to establish appropriate standards and guidelines for rural mental health research, and support rural communities to advocate for equity of funding and sustainable research as they engage with researchers, funders and governments. The 10 standards in this declaration will help guide researchers toward research that is beneficial to rural communities and also help develop the local community's research capability, which ultimately will serve to enhance the mental health and well-being of rural communities.
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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 | 0,061 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,020 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,068 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,008 |
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 ».