STARTING FROM STRENGTH: BUILDING PARTNERSHIPS IN COMMUNITY ENGAGED INTERVENTION RESEARCH FOR DEMENTIA INCLUSION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The majority of people with dementia live at home, often disconnected and isolated from their community. Canada’s Public Health Agency recognizes that community-based organizations are well positioned to address this issue, and through its Dementia Community Investment is advancing social innovation as a strategy for increasing inclusion, well-being, and quality of life for this growing population. The Building Capacity Project (2019-23) used asset-based community development to foster dementia inclusion through community programs and activities. Using developmental evaluation with community partners in Vancouver Canada, we identified a core set of guiding principles and promising practices for supporting dementia inclusive innovations in community programming: addressing stigma; including lived experience; organizational coaching; and social networking. Now in Phase 2 (2023-25), we are doing community-engaged intervention research, using the Evidence Based System for Innovation Support as a theoretical framework to scale out impacts with new partners in urban and rural communities across the region. As a first step, we conducted semi-structured interviews with 12 representatives from seven community organizations. Based on a thematic analysis of the interview data, we identified three areas for further capacity building for dementia inclusion: (1) reframing dementia as a shared experience; (2) growing confidence; (3) centering joy; and (4) making connections. These findings set the stage for further work as organizations identify strategies for reaching out to people with lived experience at the local level, expand opportunities for more diverse program offerings in multiple languages, and leverage opportunities for integration across municipalities, health systems, and the social services sector.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,188 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,039 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».