Notice bibliographique
Résumé
Background: Who participates in public and patient engagement processes, and in what capacity they participate, matters. The strategies employed to recruit participants shape the outcomes and legitimacy of engagement processes. We explore these issues through a case study of workshop recruitment. Methods: We conducted a mixed-methods study drawing on literature about existing theories of engagement, and integrated findings from the research team's own public engagement workshop in September 2022. We sought to align theoretical frameworks with practical approaches to recruiting for engagement. Results: There are inherent trade-offs in recruitment methods. While the theory of recruitment is valuable, practical implementation is complex and highly context-dependent. Engaging existing partners and fostering relationships beyond specific events is crucial. Hybrid workshops and low-barrier honoraria promote participation; however, decisions about location and time create barriers. Finally, balancing trusting relationships with critical perspectives can create tension. Discussion: Recruitment is foundational for the engagement process, and requires flexibility, responsiveness and a realistic understanding of barriers. Our study suggests that there is no universal formula for ideal participant makeup or event format. Meaningful engagement requires ongoing dialogue and constant adjustment based on practice. Policy makers can use these insights to align recruitment and engagement strategies with their goals in order to move beyond quick, technocratic fixes.
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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 | 0,217 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,041 |
| Communication savante | 0,021 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».