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Enregistrement W4408822893 · doi:10.1017/cts.2024.867

214 Enhancing community-engaged research through the adaptation and integration of the Chicago Citizen Scientist Program

2025· article· en· W4408822893 sur OpenAlexfundno aff
Celeste Charchalac-Zapeta, Caesar Thompson, Jeni Hebert‐Beirne

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of Toronto
Mots-clésAdaptation (eye)Citizen scienceEngineering ethicsSociologyPolitical scienceEngineeringPsychologyBiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives/Goals: Citizen Science (CS) recognizes the vital role that community members play in research, centering their unique lived experiences and perspectives across the research cycle. We aim to enhance community-engaged research (CEnR) by adapting a CS Program at the University of Illinois Chicago (UIC) Center for Clinical and Translational Science (CCTS). Methods/Study Population: The CS Program, launched in response to COVID-19, was designed/piloted for Chicago community members interested in research careers, developing evidence-based practice skills, and/or partnering with academic, community, and/or public health organizations. To inform program adaptation, we are conducting a landscape assessment, including 1) inventory/annotation of existing curricular materials, 2) review of peer-reviewed literature, 3) website extraction of existing CS programs’ key components, and 4) interviewing key informants. An Advisory Board of prior CS instructors/alumni will guide curriculum adaptation, coordination, and fidelity. We will also identify strategic internal/external UIC organizational partnerships to collaborate on establishing, developing, and conducting the program. Results/Anticipated Results: Literature describes common CS program typology as a continuum, from research done “with the people” to research conducted “by the people” (King et al, 2016). Our program will equip CS to engage across these conceptual continuums. We plan to launch the UIC CCTS CS Program by Fall 2025 and have 10 online modules with a disability justice lens. Topics will range from Critical Thinking and the Research Process to Structural Violence and Evaluation Frameworks. Grounded in liberatory pedagogy, sessions will be taught by UIC faculty, staff, and community partners, each containing a lecture, interactive activities, and assessments. Participants will earn a certificate applicable to related jobs (e.g., academic/community research), supplement community health worker training, precursor to health degrees, and more. Discussion/Significance of Impact: Through the CS Program, we aim to center community expertise and lived experience within research, foster bi-directional collaborations and relationships, and build community capacity. We are evaluating this project adaptation and implementation to create a blueprint for institutions to enhance their community-engaged research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,289 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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