The role of civil society organizations (CSOs) as community-based knowledge brokers: A qualitative study with CSOs during the first year of the COVID-19 pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study explored how civil society organizations in British Columbia, Canada, obtained, shared, and communicated multilingual COVID-19 information with people whose first language is not English. Aim: The aim was to examine civil society organizations’ role as community-based knowledge brokers during the first year of the COVID-19 pandemic. Methods: Commencing in December 2022, virtual semi-structured interviews were conducted with employees from civil society organizations in British Columbia (N=15). Results: Civil society organizations played a crucial role in sharing multilingual information with people whose first language is not English. They amplified public health messages, addressed confusion concerning public health orders, and engaged with community members to better understand and address local needs. Discussion: Civil society organizations contributed to health communication efforts and succeeded in reaching populations overlooked by mainstream communication channels. Conclusions: The COVID-19 pandemic provides an opportunity to reflect on the role of civil society organizations as community-based knowledge brokers that acted as intermediaries to support information-sharing from government public health communications to priority populations. Based on this study’s findings, we propose several recommendations to enhance equity-based preparedness, responses, and recovery for health emergencies.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».