Institutional community engagement leader perspectives on supporting ethical community-engaged research
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Over the last couple of decades, there has been a growing awareness of the value of community-engaged research (CEnR). Simultaneously, many academic institutions have established centralized support for CEnR. For example, dozens of academic medical centers in the United States receive National Institutes of Health (NIH)-funded Clinical and Translational Science Awards (CTSAs) and have embedded community engagement programs (CE) whose primary expertise and mission is to advance CEnR at their institutions. Methods: As part of a larger interview study aiming to learn more about how institutional CE programs and HRPPs work together, we analyzed interviews with CE program leaders at academic medical centers that receive funding from the NIH CTSA program to identify barriers and strategies to conducting CEnR at their institutions, primarily focusing on the relationships with Institutional Review Boards (IRBs). Results: We identified three categories in the interviews: barriers and strategies vis-à-vis IRBs to address 1) CE/IRB relationships; 2) Understanding issues; and 3) Structural and resource issues. Conclusions: CTSA CE program leaders have experience implementing solutions to common barriers to IRB review faced by CEnR researchers. The barriers they face in these three categories and the strategies they use to overcome them can provide helpful insights to others who hope to facilitate CEnR research at their institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | high |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | medium |
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 | 0,158 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,049 |
| Communication savante | 0,029 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».