A mapping review of good practices of participatory research for an impactful collaboration in disabilities studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Participatory research is particularly relevant to understanding the challenges faced by people with disabilities (PWDs), as it actively involves them as partners, enabling methodologies to be better adapted to lived realities and producing more relevant and applicable results. By reducing systemic barriers and promoting inclusion, this approach improves understanding and consideration of the specific needs of PWDs in research. Yet, studies have identified hurdles associated with this approach, prompting questions about how organizations portray PWDs, the dynamics among research stakeholders, the distribution of decision-making power, and the actual impact of research on its partners. Aim This study aims to identify the factors that influence the process and results of participatory research in the field of disability studies Methods We conducted a mapping review following the PRISMA-ScR guidelines, and analysis the results according to the input-throughput-outcomes Bergen model Results This study identifies partners skills and training, power sharing and benefits of active involvement as facilitators of participatory research. On the other hand, contextual challenges, and lack of guidance are reported as obstacles. Conclusion This study provides insight into how the various facilitators and obstacles to participatory research and its different processes interact to produce positive, valid and rigorous results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,076 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».