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Enregistrement W4408427602 · doi:10.1177/16094069251315397

Methodological Insights Involving Subject Matter Experts in Community Research: An Example From a Black Older Adults Qualitative Research Study

2025· article· en· W4408427602 sur OpenAlexaffabout
Helana Marie Boutros, Michelle Goonasekera, Sharon McBean, Mireille Norris, Matthews Tg, Maurita T. Harris

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentrePublic Health OntarioUniversity of TorontoMcMaster UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject matterQualitative researchSubject (documents)PsychologySociologyGerontologyComputer scienceMedicineSocial scienceLibrary sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Subject Matter Experts (SME) play a fundamental role in shaping community-based research. Engaging SMEs ( Phase 1 ) prior to community involvement ( Phase 2 ) is imperative for generative and fruitful research. Despite the extensive body of literature on community engagement and the important role of SMEs, this literature is often coupled with a lack of clarity behind step-by-step guides of what that process may look like. Aim: Through Phase 1 of The Needs Evaluation to Learn Valuable Information about Aging in Canada (NELVIA-Can) study, focusing on Black older adults in the Greater Toronto Area (GTA), we aim to discuss the salience and methods behind SMEs as a critical component of community-based research in informing study design and development. Methods: We conducted remote semi-structured interviews with SMEs where they gave input on study materials and procedures. SMEs included those with professional and personal working experiences with Black older adults (e.g., caregivers, academics, healthcare providers, and directors of community organizations). The interviews were recorded and transcribed. A content analysis was conducted with a three-member coding team to better understand the challenges and solution strategies that Black older adults experience, as well as recommendations for the study procedure and potential ways to ensure the study is culturally relevant. Results: Six methodologically insightful themes emerged from the data analysis, including (1) cultural context and cultural safety, (2) awareness of challenges that Black older adults face, (3) tailoring the research process to center the community’s diversity, (4) the critical role of trust and strategies for building trust, (5) uncovering research and healthcare gaps, and (6) intergenerational engagement in creating age-friendly communities. Conclusion: Findings will inform the design of a needs assessment for Black older adults in the GTA, as well as the development of technologies and policies that centralize Black older adults’ needs, preferences, and abilities.

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0270,016
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,991
Tête enseignante GPT0,880
Écart entre enseignants0,111 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Méthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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